Modelación del riesgo de insolvencia en empresas del sector salud empleando modelos logit

Autores/as

  • Armando Lenin Támara Ayús Universidad EAFIT
  • Gladis Cecilia Villegas Universidad de Medellín
  • María Cristina Leones Castro Universidad EAFIT
  • Juan Antonio Salazar Bocanegra Universidad EAFIT

DOI:

https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.2757

Palabras clave:

insolvencia, modelos logit, indicadores financieros, insolvency, logit models, financial indicators

Resumen

Este artículo muestra la predicción del nivel de insolvencia en empresas que no cotizan en bolsa y pertenecen al sector salud con uno y dos años de anticipación, utilizando el análisis de regresión logística múltiple basado en indicadores de liquidez, endeudamiento, estructura financiera y rentabilidad. Se toma como referencia el período 2010-2013 para una muestra de 3.930 empresas categorizadas por tamaño (grande, mediana, pequeña y micro) y clasificándolas por su nivel de riesgo de insolvencia (alto, medio y bajo). Los resultados de acierto de los modelos se encuentran entre un 70% y 80% para cada uno de los años, validando los resultados obtenidos a lo largo del estudio.

 

 

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Biografía del autor/a

Armando Lenin Támara Ayús, Universidad EAFIT

Economista

Esp. en Diseño y evaluación de proyectos

Magister en ciencias de las finanzas

Doctor en Administración (Cursando)

Profesor Asociado de la Escuela de Economía y Finanzas

Departamento de Finanzas

Universidad EAFIT

Gladis Cecilia Villegas, Universidad de Medellín

Ph.D. in Management, Rensselaer Polytechnic Institute

Posdoctora en Business Anthropology, Wayne State University (Detroit, MI)Polytechnic Institute

Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas - Doctorado en Administración

María Cristina Leones Castro, Universidad EAFIT

Maestría en Administración Financiera

Escuela de Economía y finanzas

Departamento de Finanzas

Juan Antonio Salazar Bocanegra, Universidad EAFIT

Maestría en Administración Financiera

Escuela de Economía y Finanzas

Departamento de Finanzas

Citas

Alaka, H.; Oyedele, L.; Owolabi, H.; Kumar, V.; Ajayi, S.; Akinade, O. & Bilal, M. (2018). Systematic Review of Bankruptcy Prediction Models: Towards a Framework for Tool Selection. Expert Systems with Applications, 94, 164-184.

Altman, E. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.

Altman, E. (1981). Financial Handbook. New York: John Wiley & Sons.

Appiah, K.; Chizema, A. & Arthur, J. (2015). Predicting corporate failure: A systematic literature review of methodological issues. International Journal of Law and Management, 57(5), 461-485.

Aziz, M. & Dar, H. (2006). Predicting corporate bankruptcy: Where we stand? Corporate Governance: The International Journal of Business in Society, 6(1), 18-33.

Beaver, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4(3), 71-111.

Collins, R. & Green, R. (1982). Statistical methods for bankruptcy forecasting. Journal of Economics and Business, 34(4), 349-354.

De Llano, P.; Piñeiro, C. & Rodriguez, M. (2016). Business failure prediction. A contribution to the synthesis of a theory, through comparative analysis of different prediction techniques. Estudios de Economía, 43(2), 163-198.

Fitzpatrick, F. (1932). A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firm. Certified Public Accountant, 6, 727-731.

Korol, T. (2013). Early warning models against bankruptcy risk for Central European and Latin American enterprises. Economic Modelling, 31, 22-30.

Laffarga, J.; Martín, J. & Vázquez, M. (1985). El análisis de la solvencia de las instituciones bancarias: Propuesta de una metodología y aplicaciones a la Banca española. ESIC-Market, 48, 51-73.

Lennox, C. (1999). Identifying failing companies: A re-evaluation of the logit, probit and DA approaches. Journal of Economics and Business, 51(4), 347-364.

Lincoln, M. (1984). An empirical study of the usefulness of accounting ratios to describe levels of insolvency risk. Journal of Banking & Finance, 8(2), 321-340.

McDonald, B. & Morris, M. (1984). The statistical validity of the ratio method in financial analysis: an empirical examination. Journal of Business Finance & Accounting, 11(1), 89-97.

Mures, M.; García, A. & Vallejo, M. (2012). Análisis del fracaso empresarial por sectores: factores diferenciadores. Pecunia, Monográfico 2010, 53-83.

Ohlson, J. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.

Pereira, J.; Crespo, M. & Sáez, J. (2007). Modelos de Previsão do Fracasso Empresarial: Aspectos a considerar. Revista de Estudos Politécnicos, 4(7), 111-148 (en portugués).

Pérez, C. & Santín, D. (2007). Minería de datos. Técnicas y herramientas. Madrid: Paraninfo.

Platt, H. & Platt, M. (2002). Predicting corporate financial distress: Reflections on choice-based sample bias. Journal of Economics and Finance, 26(2), 184-199.

Premachandra, I.; Bhabra, G. & Sueyoshi, T. (2009). DEA as a tool for bankruptcy assessment: A comparative study with logistic regression technique. European Journal of Operational Research, 193(2), 412-424.

Ravi, P. & Ravi, V. (2007). Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques – A review. European Journal of Operational Research, 180(1), 1-28.

Rodríguez, C.; Maté, M. & López, F. (2017). El contagio en el fracaso empresarial como consecuencia de la proximidad geográfica: un análisis con los estadísticos join-count aplicado al sector servicios. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 23, 75-95.

Sun, J.; Li, H.; Huang, Q. & He, K. (2014). Predicting financial distress and corporate failure: A review from the state-of-the-art definitions, modeling, sampling, and featuring approaches. Knowledge-Based Systems, 57, 41-56.

Tam, K. & Kiang, M. (1990). Predicting bank failures: A neural network approach. Applied Artificial Intelligence, 4(4), 265-282.

Tascón, M. & Castaño, F. (2012). Variables y modelos para la identificación y predicción del fracaso empresarial: revisión de la investigación empírica reciente. Revista de Contabilidad, 15(1), 7-58.

Turetsky, H. & McEwen, R. (2001). An empirical investigation of firm longevity: A model of the ex ante predictors of financial distress. Review of Quantitative Finance and Accounting, 16(4), 323-343.

Zmijewski, M. (1984). Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 22, 59-82.

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Publicado

2019-02-06

Cómo citar

Támara Ayús, A. L., Villegas, G. C., Leones Castro, M. C., & Salazar Bocanegra, J. A. (2019). Modelación del riesgo de insolvencia en empresas del sector salud empleando modelos logit. Revista De Métodos Cuantitativos Para La Economía Y La Empresa, 26, Páginas 128 a 145. https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.2757

Número

Sección

Artículos