Cómo predecir la crisis financiera en empresas argentinas. Comparación de periodos 2003 ? 2010 y 2012 ? 2017

CARO, NORMA PATRICIA

Congreso; Evento virtual Nodos del Conocimiento; 2020

Desde mediados del siglo veinte, diversos trabajos han concluido que la infor-mación contable es de utilidad para anticiparse a procesos de gestación e ins-talación de estados de vulnerabilidad financiera. El acceso a dicha informa-ción y el uso de herramientas estadísticas cada vez más avanzadas han contri-buido al análisis de esta problemática. La Administración o Gestión de Riesgos es reconocida como una parte integral de las buenas prácticas gerenciales, que posibilitan una mejora continua en el proceso de toma de decisiones.Con la finalidad de prevenir situaciones desfavorables, tomando decisiones adecuadas, en este trabajo se evalúa el riesgo de crisis financiera de las empre-sas en Argentina, en el período 2012 - 2017 y se compara con el modelo obteni-do por Caro y Díaz (2015) para la década de 2000, comparando ambos escena-rios económicos. De esta manera se contribuye a identificar los factores de-terminantes de la situación de crisis de las empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Buenos Aires, considerando el efecto temporal dado que la infor-mación financiera se encuentra disponible en los estados contables publicados anualmente. La metodología adecuada para estos datos es la de los modelos mixtos con efectos aleatorios siendo la variable respuesta el poseer o no un estado de cri-sis, los efectos fijos un conjunto de ratios financieros definidos y utilizados ampliamente por la literatura y los efectos aleatorios: índice de rentabilidad y/o flujo de fondos operativos. Los modelos mixtos son adecuados cuando la estructura de los datos introduce dependencia en las respuestas múltiples dentro de cada unidad, lo que es un aporteen términos de modelos avanzados y resultaron más efectivos en la predicción decrisis, en economías emergentes.Los ratios que miden rentabilidad y la posición de efectivo explican la mayor proporción de la heterogeneidad inducida por la correlación que presentan los datos, lo que justifica su inclusión como coeficientes aleatorios. Los indicado-res con mayor capacidad predictiva de la crisis financiera de la empresa son el índice de rentabilidad, el flujo de fondos operativos, el volumen de negocios y el índice de endeudamiento. Las tasas de clasificación correcta son mayores cuando se aplican modelos para datos longitudinales respecto a los modelos de corte transversal.Una de las limitaciones del trabajo tiene que ver con la cantidad de empresas cotizantes, ya que son pocas, lo que es una constante en las economías lati-noamericanas. No obstante, ello, al considerar varios periodos para cada em-presa, la cantidad de datos con los que trabajan los modelos es mayor.