Factores determinantes de la insolvencia empresarial: caso aplicado a la Bolsa Mexicana de Valores

Autores/as

  • Angel Virgilio Estrada Berlanga Universidad Autónoma de Nuevo Leon

DOI:

https://doi.org/10.29105/rinn18.35-e3

Resumen

El objetivo de la presente investigación es contribuir al conocimiento sobre el impacto que tienen los factores financieros y económicos en la insolvencia empresarial de las empresas públicas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) y se realiza un análisis comparativo entre empresas y sectores que han incurrido en insolvencia y las que no. Para ello se utiliza la metodología de probit con datos panel. La información del presente estudio proviene de empresas públicas que han cotizado en la Bolsa Mexicana de Valores en los últimos 26 años. Los resultados indican que los factores financieros, no financieros y macroeconómicos son las determinantes en la insolvencia empresarial y por otra parte en el modelo multisectorial los sectores que tienen más posibilidad de caer en la insolvencia empresarial son el sector de productos de consumo frecuente, el sector industrial, seguido por el sector de servicios y bienes de consumo no básico ya que el que menor riesgo tiene es el sector de materiales.

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Abidali, A. F., y Harris, F. (1995). A methodology for predicting company failure in the construction industry. Construction management and economics, 13(3), 189-196. DOI: https://doi.org/10.1080/01446199500000023

Agarwal, V., & Taffler, R. (2008). Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking & Finance, 32(8), 1541-1551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.07.014

Almamy, J., Aston, J., y Ngwa, L. N. (2016). An evaluation of

Altman's Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278-285. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009

Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x

Altman, E. I., & Suggitt, H. J. (2000). Default rates in the syndicated bank loan market: A mortality analysis. Journal of Banking & Finance, 24(1-2), 229-253. DOI: https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00058-8

Altman, E., Hartzell, J., Peck, M., Levich, R., & Mei, J. (1995). Future of emerging market flows. New York: Salomon Brothers, Inc.

Arroyave, J. (2018). A comparative analysis of the effectiveness of corporate bankruptcy prediction models based on financial ratios: Evidence from Colombia. Journal of International Studies, 11(1), 273-287. DOI: https://doi.org/10.14254/2071-8330.2018/11-1/21

Ayús, A. L. T., Velásquez, R. E. A., & Ceballos, H. V. (2010). Estimación de las provisiones esperadas en una institución financiera utilizando modelos Logit y Probit. Revista Ciencias Estratégicas, 18(24), 259-270.

Aziz, A., & Lawson, G. H. (1989). Cash flow reporting and financial distress models: Testing of hypotheses. Financial Management, 55-63. DOI: https://doi.org/10.2307/3665698

Aziz, M. A., & Dar, H. A. (2006). Predicting corporate bankruptcy: where we stand? Corporate Governance: The international journal of business in society.

Bathory, A. (1984). Predicting Corporate Collapse: Credit Analysis in the Determination and Forecasting of Insolvent Companies. Financial Times Business Information.

Beaver, W. H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of accounting research, 71-111. DOI: https://doi.org/10.2307/2490171

Beaver, W. H., McNichols, M. F., & Rhie, J. W. (2005). Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of Accounting studies, 10(1), 93-122. DOI: https://doi.org/10.1007/s11142-004-6341-9

BM. (04 de Junio de 2019). Global growth to weaken to 26 in 2019 substantial risks seen. Obtenido de Banco Mundial: https://www.bancomundial.org/es/news/press-release/2019/06/04/global-growth-to-weaken-to-26-in-2019-substantial-risks-seen

Brealey, R. A., Myers, S. C., Allen, F., Soria, L. N., & Izquierdo, M. Á. F. (2015). Principios de finanzas corporativas. McGraw-Hill Interamericana.

Briones, J. L., Marín, J. L. M., & Cueto, M. J. V. (1987). Predicción de la crisis bancaria en España: comparación entre el análisis logit y el análisis discriminante. Cuadernos de Ciencias Económicas y Empresariales, (18), 49-57.

Bukovinsky, D. M. (1994). Cash flow and cash position measures in the prediction of business failure: An empirical study.

Cabrera, A. A., Ayala, Á. A., Perus, M. C., M, S. Y., Ortega, A. H., & Peschard, J. (2006). Efectos psicosociales del desempleo . Revista de Investigación Social, UNAM, 67-82.

Campbell, J. Y., Hilscher, J. D., & Szilagyi, J. (2011). Predicting financial distress and the performance of distressed stocks. Journal of Investment Management.

Casey, C., & Bartczak, N. (1985). Using operating cash flow data to predict financial distress: Some extensions. Journal of Accounting Research, 384-401. DOI: https://doi.org/10.2307/2490926

Christidis, A., & Gregory, A. (2010). Some new models for financial distress prediction in the UK. Xfi-Centre for Finance and Investment Discussion Paper, (10). DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1687166

Cueto, M. J. V., Marín, J. L. M., & Briones, J. L. (1985). El análisis de la solvencia en las instituciones bancarias: Propuesta de una metodología y aplicaciones a la Banca española. Esic Market, (48), 51-73.

Dambolena, I. G., & Khoury, S. J. (1980). Ratio stability and corporate failure. The Journal of Finance, 35(4), 1017-1026. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1980.tb03517.x

Darrat, A. F., Gray, S., Park, J. C., & Wu, Y. (2016). Corporate governance and bankruptcy risk. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 31(2), 163-202. DOI: https://doi.org/10.1177/0148558X14560898

Diputados, C. d. (1990). Ley de quiebras y suspensión de pagos. Obtenido de http://www.diputados.gob.mx/bibliot/publica/inveyana/polint/dpi05/1marco.htm

Espinosa, F. R., Molina, Z. A. M., & Vera-Colina, M. A. (2015). Fracaso empresarial de las pequeñas y medianas empresas (pymes) en Colombia. Suma de negocios, 6(13), 29-41. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sumneg.2015.08.003

Fitzpatrick, P. J. (1932). A comparison of the ratios of successful industrial enterprises with those of failed companies.

Forrester, J. W. (1968). Industrial dynamics—after the first decade. Management Science, 14(7), 398-415. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.14.7.398

Foster, G. Financial Statement Analysis, 1986.

Freire, A. G. H., Gonzaga, V. A. B., Freire, A. H. H., Rodríguez, S. R. V., & Granda, E. C. V. (2016). Razones financieras de liquidez en la gestión empresarial para toma de decisiones. Quipukamayoc, 24, 46. DOI: https://doi.org/10.15381/quipu.v24i46.13249

García, M. D. P. R., Alejandro, K. A. C., Sáenz, A. B. M., & Sánchez, H. H. G. (2015). Análisis de portafolio por sectores mediante el uso de algoritmos genéticos: caso aplicado a la Bolsa Mexicana de Valores. Contaduría y administración, 60(1), 87-112. DOI: https://doi.org/10.1016/S0186-1042(15)72148-0

García, M. L., Vega, T. d., & Uribe, H. M. (2009). Impacto social de una quiebra: Caso de la empresa automotriz mexicana Dina S.A. Economía XXXIV, 28 , 75-101.

Gentry, J. A., Newbold, P., & Whitford, D. T. (1985). Predicting bankruptcy: if cash flow’s not the bottom line, what is? Financial Analysts Journal, 41(5), 47-56. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v41.n5.47

Gombola, M. J., Haskins, M. E., Ketz, J. E., & Williams, D. D. (1987). Cash flow in bankruptcy prediction. Financial Management, 55-65. DOI: https://doi.org/10.2307/3666109

Hillegeist, S. A., Keating, E. K., Cram, D. P., & Lundstedt, K. G. (2004). Assessing the probability of bankruptcy. Review of accounting studies, 9(1), 5-34. DOI: https://doi.org/10.1023/B:RAST.0000013627.90884.b7

Hsu, H. H., & Wu, C. Y. H. (2014). Board composition, grey directors and corporate failure in the UK. The British Accounting Review, 46(3), 215-227. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bar.2013.12.002

Ibarra Mares, A. (2002). Análisis de las dificultades financieras de las empresas en una economía emergente las bases de datos y las variables independientes en el sector hotelero de la bolsa mexicana de valores. Universitat Autònoma de Barcelona.

INEGI. (05 de Enero de 2016). Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Obtenido de Esperanza de vida de los negocios a nivel nacional y por entidad federativa: https://www.inegi.org.mx/temas/evnm/default.html#Informacion_general

Katz, D., & Kahn, R. L. (1978). Organizations and the system concept. Classics of organization theory, 80, 480.

Kim, S., Mun, B. M., & Bae, S. J. (2018). Data depth-based support vector machines for predicting corporate bankruptcy. Applied Intelligence, 48(3), 791-804. DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-017-1011-3

Kuger, M. (2019). Global Bankruptcy Report 2019. Nueva Jersey, EEUU: Dun & Bradstreet Worldwide Network.

Kumar, P. R., & 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.08.043

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. DOI: https://doi.org/10.1016/S0148-6195(99)00009-0

Li, D., & Liu, J. (2009). Determinants of financial distress of ST and PT companies: A panel analysis of chinese listed companies. Disponible en el SSRN: http://ssrn.com/abstract=1341795. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1341795

Liu, J., & Wilson, N. (2002). Corporate failure rates and the impact of the 1986 insolvency act: An econometric analysis. Managerial Finance, 28(6), 61-71. DOI: https://doi.org/10.1108/03074350210767924

Lizano, M. M., Ochovo, R. B., & de Lema, D. G. P. (2010). Diferentes procesos de fracaso empresarial: un análisis dinámico a través de la aplicación de técnicas estadísticas clúster. Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 19(3), 67-88.

Madrid-Guijarro, A., García-Pérez-de-Lema, D., & Van Auken, H. (2011). An analysis of non-financial factors associated with financial distress. Entrepreneurship and Regional Development, 23(3-4), 159-186. DOI: https://doi.org/10.1080/08985620903233911

Mascareñas, J., & Alvarez-Pallete, J. M. (2006). China-Latinoamérica: ¿competencia o cooperación? Documento de Trabajo, 504.

Méndez Sáenz, A. B., Rodríguez García, M. D. P., & Cortez Alejandro, K. A. (2019). Factores Determinantes de la Responsabilidad Social Empresarial (RSE). Caso aplicado a México y Brasil. Análisis económico, 34(86), 197-217. DOI: https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2019v34n86/Mendez

Montalván, S. M., Delgado, F. I. A., O'Shee, D. F., & Yamashiro, M. A. (2011). Determinantes de la insolvencia empresarial en el Perú. Academia. Revista latinoamericana de administración, (47), 126-139.

Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of accounting research, 109-131. DOI: https://doi.org/10.2307/2490395

Pereira, J. M., Domínguez, M. Á. C., & Ocejo, J. L. S. (2007). Modelos de previsão do fracasso empresarial: aspectos a considerar. Tékhne-Revista de Estudos Politécnicos, (7), 111-148.

Pérez López, Cesar (2006). Problemas resueltos de econometría. Editorial Paraninfo.

Pervan, I., & Kuvek, T. (2013). The relative importance of financial ratios and nonfinancial variables in predicting of insolvency. Croatian Operational research review, 4(1), 187-197.

Pinzón, O. L. (2017). Causas e impacto socio-económico por liquidación de las empresas comerciales y de servicios. FACE Volumen 17-N°1, 44 - 54. DOI: https://doi.org/10.24054/01204211.v1.n1.2017.2577

Platt, H., & Platt, M. (2012). Corporate board attributes and bankruptcy. Journal of Business Research, 65(8), 1139-1143. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.08.003

Rahimian, E., Singh, S., Thammachote, T., & Virmani, R. (1993). Bankruptcy prediction by neural network. Neural networks in finance and investing, 159-176.

Rees, B. (1990). Financial analysis. Londres: Prentice Hall.

Ruiz Palomo, D. (2010). La solvencia empresarial: pirámides de ratios vs. marco teórico.

Schmalensee, R. (1985). Do markets differ much? The American economic review, 75(3), 341-351.

Segura, A. S. (1994). La rentabilidad económica y financiera de la gran empresa española. Análisis de los factores determinantes. Revista española de financiación y contabilidad, 159-179.

Simon, H. A. (1962). La toma de decisiones y la organización administrativa. El comportamiento administrativo. Madrid: Aguilar.

Startz, R. (2012). Bayesian Heteroskedasticity-Robust Standard Errors.

Tinoco, M. H., & Wilson, N. (2013). Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, 30, 394-419. DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2013.02.013

Uhrig-Homburg, M. (2005). Cash-flow shortage as an endogenous bankruptcy reason. Journal of Banking & Finance, 29(6), 1509-1534. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2004.06.026

Winakor, A., & Smith, R. (1935). Changes in the financial structure of unsuccessful industrial corporations. Bulletin, 51, 44.

Winter, S. G. (1996). Coase, la competencia y la corporación. Oliver E. Williamson y Sidney G. Winter (comps.), La naturaleza de la empresa. Orígenes, evolución y desarrollo, México, FCE.

Yarza, J. (19 de Agosto de 2019). Deloitte. Obtenido de Desaceleración en la construcción ¿Coyuntura o caída en picada?: https://www2.deloitte.com/mx/es/pages/dnoticias/articles/desaceleracion-en-la-construccion.html#

Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting research, 59-82. DOI: https://doi.org/10.2307/2490859

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Publicado

2021-08-29

Cómo citar

Estrada Berlanga, A. V. (2021). Factores determinantes de la insolvencia empresarial: caso aplicado a la Bolsa Mexicana de Valores. Innovaciones De Negocios, 18(35). https://doi.org/10.29105/rinn18.35-e3

Número

Sección

Avances de Investigación