Predicción de quiebra bajo el modelo Z2 Altman en empresas de construcción de edificios residenciales de la provincia del Azuay
DOI:
https://doi.org/10.25097/rep.n33.2021.03Palabras clave:
riesgo de quiebra, Modelo Altman, sector de construcción, insolvenciaResumen
El objetivo de la presente investigación es aplicar y analizar la eficiencia del Modelo Z2 Altman en la predicción de quiebra en las empresas de construcción de edificios residenciales del Azuay, así como clasificarlas en zonas de riesgo e identificar los factores dentro de su ciclo de negocio que influyen en el fracaso, con el fin de brindar información útil para una adecuada planificación ante situaciones de insolvencia y toma de decisiones oportunas. El modelo utilizado en el estudio, por un lado fue la variante Z2, sin embargo, a manera de comparación en segunda instancia se aplicó el modelo Z1 para validar los resultados de las 16 empresas seleccionadas de la Superintendencia de Compañías durante el período 2014-2018. La investigación concluyó que el Modelo Z2 Altman pronostica eficientemente la insolvencia en las empresas del estudio y el subsector en general se mantiene en zona saludable.
Descargas
Citas
Altman, E., Danovi, A., & Falini, A. (2015). "Z-Score Models" Application to Italian Companies Subjecto to Extraordinary Administration". Journal of Applied Finance (Formerly Financial Practice and Education), 23(1).
Apan, M., Oztel, A., & İslamoğlu, M. (2018). Comparative empirical analysis of financial failures entreprises with Altman Z-Score and VIKOR Methods: BIST Food Sector Application. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(1), 77-101.
Arpita, I. (2019). Bankruptcy Prediction Models: An Empirical Comparison. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 8, 132-139.
Bărbuţă-Mişu, N. (2014). Analysis and prediction of the bankruptcy risk in Romanian building sector companies. Ekonomika, 93(2), 131-146.
Campanaro, R., Diaz, D., Marchese, A., Sepliarsky, P., & Viola, M. (2016). Modelos de predectibilidad de quiebras e insolvencia basados en analisis de estados financieros, evaluación crítica y aspectos metodológicos enfocados en el uso de herramientas de B.I. Instituto de Investigaciones y Asistencia Tecnologica en Administracion.
Celli, M. (2015). "Can Z-Score model predicto listed companies failure in Italy? An empirical test". International Journal of Business and Management, 10(3), 57-66.
Depaz, C., & Lupaca, R. (2016). Origen, definición y modelos del fracaso empresarial: una revisión. Revista Valor Contable, 3(1), 49-58.
Garcia, A., & Mures, M. (2013). La muestra de empresas en los modelos de predicción del fracaso: influencia en los resultados de clasificación. Revista de Métodos cuantitativos para la economía y la empresa, 15, 133-150.
Gill de Albornoz, B., & Giner, B. (2013). Predicción del fracaso empresarial en los sectores de construcción e inmobiliario: Modelos generales versus específicos. Universia Business Review(39), 118-131.
Gomez, S., & Murillo, M. (2019). Fracaso empresarial: evolución histórica y aportes a su definición. Revista contribuciones a la Economia.
Habib, A., Costa, M., Huang, H. J., Bhuiyan , M. B., & Sun, L. (2018). Determinants and consequences of financial distress: review of the empirical literature. Accounting and Finance, 60, 1023-1075.
Hernandez Ramirez, M. (2014). Modelo financiero para la detección de quiebras con el uso de analisis discriminante multiple. Revista de las Sedes Regionales, 4-19.
Ley de Concurso Preventivo. (2006). Art. 2. Registro Oficial N° 422.
Lypitka, M., Georgios, M., & Papadogonas, T. (2019). The Performance of Energy Firms in Greece. International Journal of Business and Applied Social Science, 5(8).
Malavé , L. A., Figueroa, I. J., Espinoza, J. E., & Carrera, A. (2017). Una aplicacion del modelo Altman: Sector manufacturero del Ecuador. Revista de Planeacion y Control Microfinanciero, 3(10), 47-52.
Marcinkevicius, R., & Kanapickienơ, R. (2014). Bankruptcy prediction in the sector of construction in Lithuania. Procedia Social and Behavioral Sciences, 553-557.
Masa, C., & Iturrioz, J. (2016). Aspectos determinantes del fracaso empresarial:efecto de la proyeccion social de las sociedades cooperativas frente a otras formas juridicas. Revista de Economia Publica, Social y Cooperativa , 93-125.
Morales Castro, A., Aguilar Argueta, P., & Monzón Citalán, R. (2019). Salud financiera de las empresas socialmente responsables utilizando Z-Score de Altman. Yachana, 8(1), 41-59.
Moreno, E., & Bravo, F. (2018). Análisis de la probabilidad de quiebra de las empresas cotizadas españolas. Revistsa de Estudios Empresariales. Segunda Epoca(2), 57-72.
Ng, R. (2015). Marco metodológico para la determinación de la tasa de supervivencia empresarial en el sector industrial de la ciudad de Medellin en período 2000-2010. Clío América, 9(18), 112-121.
Orellana Osorio, I., Reyes Clavijo, M., & Cevallos Rodríguez , E. (2018). Análisis de insolvencia del sector alimenticio de la ciudad de Cuenca. Observatorio Empresarial(1), 73-92.
Peña Ortiz, D., García Villarreal, J., & Morales Castro, A. (2018). Pronóstico de insolvencia financiera para empresas del sector construcción que cotizan en la bolsa caso: México y Colombia. Internacionalizacion de la Investigación en las Ciencias Sociales(1), 259-277.
Real Academia Española. (2019). Dicccionario de la lengua española. versión 23.3 en línea, 23. Retrieved Septiembre 23, 2020
Ríos Orrego, R., Quezada Rojas, K., & Tapia Valdés, A. (2019). Modelo predictivo de quiebra en empresas constructoras inscritas en el Minvu de Valparaíso. Revista de Investigación aplicada en Ciencias Empresariales, 7(1), 29-38.
Rodríguez , C., Sánchez, M., & López, F. (2016). La proximidad geográfica en el contagio del fracaso empresarial en la pyme: Una aplicación empírica con el modelo probit espacial. Estudios de Economía Aplicada, 34(3), 629-648
Romero Espinosa, F. (2013). Alcances y limitaciones de los modelos de capacidad predictiva en el análisis del fracaso empresarial. AD-minister(23), 45-70.
Romero, F., Melgarejo, Z., & Vera, M. (2015). Fracaso empresarial de las pequeñas y medianas empresas (pymes) en Colombia. Suma de negocios, 6(13), 29-41.
Ruiz, H. (2015). Modelo de predicción de punto de quiebra de las empresas manufactureras Pymes en Colombia. Colegio de Estudios Superiores de Administración.
Rybárová, D., Braunová, M., & Jantošová, L. (2016). Analysis of the Construction Industry in the Slovak Republic by Bankruptcy Model. Procedia - Social and Behavioral Sciences(230), 208-306.
Rybarova, D., Sagatova, S., & Braunova, M. (2015). Selected Risk Assessment Methods for Project Decision-making. Ecoletra.com Scientifice Journal, 1.
Siri, E., Ramadoma, S., Zenni, R., Farida, K., & Sri, P. (2020). The Accuracy of the Altman, Ohlson, Springate and Zmejewski models in brankruptcy predicting trade sector companies in Indonesia. Budapest International Research and Critics Intitute-Journal, 3(1), 334-347.
Támara, A., Villegas, G., & De Andrés, J. (2019). Una revisión sistemática de la literatura en torno a la quiebra empresarial para el período 2012-2017. Revista Espacios, 40, 25.
Valencia Cárdenas, M., Tróchez Gonzalez, J., Vanegas López, J., & Restrepo Morales, J. (2016). Modelo para el análisis de la quiebra financiera en pymes agroindustriales antioqueñas. Apuntes del CENES, 35(62), 147-168.
Wilkinson, S., Chang Richards, A., Sapeciay, Z., & Costello, S. (2016). Improving construction sector resilience. International journal of Disaster Resilience in the Built Environment, 7(2), 173-185.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Revista Economía y Política
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.