Probabilidad de quiebra: studio comparativo entre Altman y Springate
DOI:
https://doi.org/10.29057/escs.v11iEspecial.13683Palabras clave:
Quiebra, Atlman, SpringateResumen
Previo a la determinación legal de quiebra, no es posible afirmar a priori que una empresa va a caer o no; pero sí es posible hacer análisis para calcular la probabilidad de que esta situación pueda ocurrir. Para calcular esta probabilidad se han utilizado diferentes herramientas estadísticas y econométricas que tienen por objeto valorar la salud financiera de una empresa, que emplean en sus análisis indicadores financieros que se obtienen de los estados financieros, información del mercado o de las calificadoras de riesgos. Bajo este contexto, la presente investigación tiene como finalidad comparar, a través de los modelos de Altman y Springate, la probabilidad de quiebra en empresas trasnacionales del sector de servicios de telecomunicaciones durante los años 2019, 2020, 2021 y 2021, para determinar si ambas metodologías pronostican el mismo resultado para las empresas en estudio. Los resultados muestran que ambos modelos pronostican la misma probabilidad de quiebra en las empresas del sector telecomunicaciones en los 4 años en estudio.
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AIC (23 de Enero de 2020). Estimación del Riesgo de Quiebra en Épocas de Crisis Aplicación del Modelo: Altman “Z Score”. Obtenido de http://contadores-aic.org/estimacion-del-riesgo-de-quiebra-en-epocas-de-crisis-aplicacion-del-modelo-altman-z-score-2/#:~:text=El%20modelo%20de%20Altman%2C%20se,y%20el%20Estado%20de%20Resultados.
Altman E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843
Bărbuță-Mișu N. Madaleno M. (2020). Assessment of Bankruptcy Risk of Large Companies: European Countries Evolution Analysis, Journal of Risk and Financial Management,13(3), https://doi.org/10.3390/jrfm13030058
BDR. (29 de Enero de 2021). bdrinformatica. Recuperado el 11 de Febrero de 2023, de https://bdrinformatica.com/cual-es-la-importancia-de-las-telecomunicaciones/#:~:text=La%20importancia%20de%20las%20telecomunicaciones%20reside%20en%20que%20estas%20afectan,%C3%A9xito%20general%20de%20su%20negocio
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4(-), 71–111.
Caballero, F. (23 de Enero de 2016). Economipedia. Recuperado el 26 de Enero de 2023, de https://economipedia.com/definiciones/industria.html
Ceylan I.E. (2021). The impact of firm-specific and macroeconomic factors on financial distress risk: A case study from Turkey. Universal Journal of Accounting and Finance, 9(3), 506-517. https://doi.org/10.13189/ujaf.2021.090325
Dolejšová M. (2015). Is it worth comparing different bankruptcy models? Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 63(2), 525-531. https://doi.org/10.11118/actaun201563020525
GMB Fondos. (27 de Marzo de 2018). Medium.com. Recuperado el 10 de Febrero de 2023, de https://medium.com/gbmfondos/conoces-los-sectores-de-la-bmv-fef6dcde2cc1#:~:text=activos%2C%20entre%20otras.-,Servicios%20y%20bienes%20de%20consumo%20no%20b%C3%A1sico,productos%20recreativos%2C%20entre%20otros)
Goh E., Mat Roni S. & Bannigidadmath D. (2022). Thomas Cook(ed): using Altman's z-score analysis to examine predictors of financial bankruptcy in tourism and hospitality businesses. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics. 34(3). https://doi.org/475-487. 10.1108/APJML-02-2021-0126
Grupo BMV. (2015). Clasificación. Obtenido de https://www.bmv.com.mx/es/mercados/clasificacion
Habermann, F. & Fischer, F.B. (2023). Corporate Social Performance and the Likelihood of Bankruptcy: Evidence from a Period of Economic Upswing, Journal of Business Ethics, 182(1), 243-259. https://doi.org/10.1007/s10551-021-04956-4
Imanzadeh P., Maran-Jouri M., Sepehri P. (2011). A study of the application of springate and zmijewski bankruptcy prediction models in firms accepted in tehran stock Exchange. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(11), 1546-1550. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84155178980&partnerID=40&md5=39e9002349427d8023
Kapounek S., Hanousek J. y Bílý F. (2022). Predictive Ability of Altman Z-score of European Private Companies. Politicka Ekonomie. 70(3), 265-287, https://doi.org/10.18267/j.polek.1353
Kozel R., Vilamová Š., Prachařová L. & Sedláková Z. (2022). Evaluation of the functionality of bankruptcy models in mining companies. Acta Montanistica Slovaca. 27(3), https://doi.org/754-766, 10.46544/AMS.v27i3.15
Llundo, J.C. (2021), Análisis comparativo entre los modelos de predicción de fracaso empresarial de Springate y Fulmer en las empresas de fabricación de calzado de la provincia de Tungurahua, Universidad Técnica de Ambato Facultad de Contabilidad y Auditoría Carrera de Ingeniería Financiera. Disponible en: https://repositorio.uta.edu.ec/bitstream/123456789/32804/1/T4998ig.pdf
Miranda, R. (2015). ¿Cómo saber si la empresa está en riesgo de quebrar o de insolvencia? Recuperado de Colegio de Contadores Públicos de México: https://www.ccpm.org.mx/avisos/riesgo_de_quebrar.pdf
Palacios, E. S. (2019). Facultas de Contabilidad y Auditoría. Obtenido de Facultas de Contabilidad y Aditoría. Recuperado de https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/bitstre
Pop I.D., Coroiu A.M. (2022). Predicting Bankruptcy in Romania Using Artificial Neural Network, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics.14(3). 211-218. https://doi.org/211-218. 10.54684/ijmmt.2022.14.3.211
Rivadeneira, J., Santos, R., Rivera, M. y Carpio, R. (2022). Predicción de quiebra empresarial en el sector agroindustrial de Machala. Avances en Ciencias e Ingenierías, 14(2), 1-24.
Rodríguez, C.J., Rondán F.J. y Macías J.A. (2016). Estudio longitudinal del fracaso del franquiciador en España a través del Modelo Z de Springate. Espacios, 37(38), 11. Disponible en: https://www.revistaespacios.com/a16v37n38/16373811.html
Salazar, N. y Silva, A. L. (2019). ¿El modelo de Z-Score de Altman permite prever el estado de quiebra en las Pymes? (Especialidad en Finanzas). Corporación Universitaria Minuto de Dios. Disponible en https://repository.uniminuto.edu/bitstream/10656/9873/1/Salazar%20Nayeth_Silva%20Angie_2019.pdf
Špiler, M.; Matejic, T., Kneževic, S., Milašinovic, M., Mitrovic, A., Arsic, V.B., Obradovic, T., Simonovi´c, D., Despotovic, V.; Milojevic, S., Adamovic, M., Resimic, M. & Milosevic, P. (2023). Assessment of the Bankruptcy Risk in the Hotel Industry as a Condition of the COVID-19 Crisis Using Time-Delay Neural Networks. Sustainability, 15(1), 272. https://doi.org/10.3390/ su15010272
Statista (2021). Telecomminications Industry - Statistics & Facts. Recuperado de https://www.statista.com/topics/1145/telecommunications - industry
Sawitri N.N. (2019). FDPM after the global price crisis in the coal industry. International Journal of Monetary Economics and Finance, 12(1), 59-74. https://doi.org/10.1504/IJMEF.2019.098699
Trujillo, A. (2016). ¿Es el modelo Z-Score de Altman un buen predictor de la situación financiera de las Pymes en Colombia? (Tesis de maestría) Universidad EAFIT, disponible en: https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/11575/Andres_TrujilloOspina_Rosmery_BelalcazarGrisales_2016.pdf?sequence=2&isAllowed=y#:~:text=Altman%20introducido%20en%20el%20mercado,riesgo%20de%20entrar%20en%20quiebra
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