Comparación del modelos para datos longitudinales en la predicción de crisis financiera en empresas latinoamericanas

Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Congreso; 1er Congreso Argentino de Estadística (CAE I ); 2015

Sociedad Argentina de Estadística

Los modelos para datos longitudinales se han aplicado en la predicción de crisis empresarial, a partir de la década del 2000 y se ha probado que poseen mejor performance que los modelos para datos de corte transversal.Considerando como variable respuesta el estado financiero (crisis o sana) y como variables independientes los ratios que se obtienen de los Estados Contables, se modela dicha respuesta a través de los modelos mixtos y de los modelos de duración.Los modelos mixtos permiten captar la heterogeneidad no observada, haciendo que se incluyan ratios como efectos aleatorios en el predictor lineal. Por otro lado, los modelos de duración (de riesgos proporcionales de Cox), estudian el ?período hasta la manifestación de la crisis?, examinando la tasa de riesgo y el efecto de covariables sobre ella. Para modelar el riesgo de fracaso empresarial se trabajó con empresas latinoamericanas que cotizan en sus respectivas Bolsas para la década del 2000.Los resultados muestran que el índice de rentabilidad es determinante para la predicción de crisis financiera tanto para Argentina, Perú, Chile y Brasil con los dos métodos. El índice de endeudamiento resulta significativo para Chile, Argentina y Perú utilizando modelos mixtos, mientras que el índice de recursos de efectivo se destaca para Chile, Brasil y Argentina en los modelos de duración. Con estos modelos de pronóstico de riesgo de crisis financiera se provee de información valiosa y adecuada para los distintos usuarios de la información contable.