{"id":95927,"date":"2018-03-11T10:16:04","date_gmt":"2018-03-11T10:16:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/efectos-de-la-informacion-de-mercado-y-los-estados-financieros-en-la-prediccion-de-la-quiebra\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:04","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:04","slug":"efectos-de-la-informacion-de-mercado-y-los-estados-financieros-en-la-prediccion-de-la-quiebra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/organizacion-y-gestion-de-empresas\/efectos-de-la-informacion-de-mercado-y-los-estados-financieros-en-la-prediccion-de-la-quiebra\/","title":{"rendered":"Efectos de la informaci\u00f3n de mercado y los estados financieros en la predicci\u00f3n de la quiebra"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Antonina M\u00f3dica Milo <\/strong><\/h2>\n<p>El fracaso empresarial es un fen\u00f3meno relevante en el \u00e1mbito financiero y contable por sus indiscutibles implicaciones sobre un amplio conjunto de agentes econ\u00f3micos. Es un concepto gen\u00e9rico y abarca numerosas situaciones. Puede referirse a la declaraci\u00f3n de quiebra de las empresas, a la discontinuidad en la propiedad, a la dificultad para atender las deudas o a la suspensi\u00f3n de pagos. La gesti\u00f3n del riesgo de cr\u00e9dito ha suscitado un gran inter\u00e9s, especialmente, entre las entidades financieras para determinar las medidas internas de calificaci\u00f3n crediticia siguiendo las recomendaciones del comit\u00e9 de supervisi\u00f3n bancaria de basilea. Para las entidades financieras una mejor gesti\u00f3n del riesgo de cr\u00e9dito conlleva una mejora sustancial en los requerimientos m\u00ednimos de capital exigidos como garant\u00eda y una mejor rentabilidad operacional.  los primeros estudios que proponen modelos de predicci\u00f3n del fracaso empresarial utilizan informaci\u00f3n contable. Una alternativa a estos modelos es el enfoque basado en la informaci\u00f3n de mercado que incorpora informaci\u00f3n sobre factores de riesgo no diversificable que afecta tanto a empresas cotizadas como no cotizadas. A este enfoque pertenecen los modelos de forma reducida y los modelos estructurales. Trabajos recientes se\u00f1alan que los modelos contables y los basados en informaci\u00f3n de mercado capturan diferentes aspectos relacionados con el riesgo de quiebra de las empresas y sugieren que se combinen para mejorar la gesti\u00f3n del cr\u00e9dito. la elaboraci\u00f3n de modelos para la predicci\u00f3n del fracaso empresarial se ha abordado ampliamente mediante t\u00e9cnicas estad\u00edsticas param\u00e9tricas, entre los que se  encuentran los modelos tradicionalmente utilizados en los modelos contables: el an\u00e1lisis discriminante multivariante y el an\u00e1lisis de probabilidad condicional, generalmente logit y probit. Seg\u00fan los modelos param\u00e9tricos el deterioro en los valores de los ratios constituye un signo inequ\u00edvoco de quiebra empresarial y consideran que los ratios son discriminadores v\u00e1lidos entre empresas. Estas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas proporcionan buenos resultados en t\u00e9rminos de error de clasificaci\u00f3n y permiten establecer modelos de predicci\u00f3n de fracaso empresarial de interpretaci\u00f3n sencilla. Sin embargo, presentan el inconveniente de que parten de supuestos distribucionales de las variables explicativas.  en el an\u00e1lisis discriminante multivariante y el an\u00e1lisis de probabilidad condicional la quiebra se plantea como un problema de clasificaci\u00f3n binaria y los dos \u00fanicos grupos de clasificaci\u00f3n son empresas fracasadas y empresas no fracasadas. La identificaci\u00f3n de las empresas fracasadas depende de la definici\u00f3n de fracaso empresarial que se utilice. El procesamiento previo de datos es clave para la generaci\u00f3n de la variable dependiente (fracaso empresarial) y la selecci\u00f3n de las variables explicativas (ratios). Los errores en el dise\u00f1o y selecci\u00f3n de la muestra de estimaci\u00f3n influyen significativamente en la capacidad predictiva del modelo y en su estabilidad. En general, la muestra se construye por emparejamiento debido a la dificultad que existe para obtener una muestra que sea representativa de la poblaci\u00f3n empresarial aunque presenta el inconveniente de que no se determina el grado de salud financiera que tienen las empresas clasificadas como no fracasadas. Si se emparejan empresas fracasadas con empresas no fracasadas que tienen poca salud financiera las estimaciones de los modelos de predicci\u00f3n de fracaso est\u00e1n sesgadas y se reduce la capacidad predictiva de dichos modelos.  la motivaci\u00f3n principal de la tesis ha sido el de aportar una serie de evidencias en el campo de investigaci\u00f3n de la predicci\u00f3n de la probabilidad del fracaso empresarial, dentro del marco de peque\u00f1as y medianas empresas y del sector de bienes inmuebles, dado que existen aspectos que han sido poco explorados hasta ahora. el primer objetivo de esta tesis consiste en evaluar el grado de anticipaci\u00f3n y el aporte de informaci\u00f3n que proporciona la probabilidad de impago estimada con modelos estructurales sobre la informaci\u00f3n contable, considerando una muestra de empresas espa\u00f1olas cotizadas. el problema del fracaso empresarial forma parte de la actividad econ\u00f3mica de una empresa con independencia de si es una empresa cotizada o no. El segundo objetivo de esta tesis doctoral es dise\u00f1ar un procedimiento muestral que garantice la dicotom\u00eda de la muestra cuando se estima la probabilidad de fracaso de peque\u00f1as y medianas empresas no cotizadas. Es interesante extrapolar la informaci\u00f3n de mercado a empresas no cotizadas con el objeto de reducir el sesgo en las estimaciones de un modelo basado en informaci\u00f3n contable al clasificar mejor la muestra de estimaci\u00f3n. Para ello, elaboramos un indicador de salud financiera a partir de ratios econ\u00f3mico-financieros de empresas no cotizadas independientes del modelo contable seleccionado que est\u00e1n correlacionados con la probabilidad de impago estimada a partir de un conjunto de modelos estructurales. Tomamos como referencia la probabilidad de impago basada en la informaci\u00f3n de mercado de empresas cotizadas. Este indicador permite identificar la situaci\u00f3n financiera de empresas no fracasadas y seleccionar aquellas con alta puntuaci\u00f3n del indicador. Una vez seleccionadas, se emparejan con las empresas fracasadas.  por \u00faltimo, en esta tesis se extiende el an\u00e1lisis de la probabilidad del fracaso empresarial al sector de bienes inmuebles. La importancia social y econ\u00f3mica del sector de bienes inmuebles implica que la predicci\u00f3n del fracaso empresarial o la detecci\u00f3n de las condiciones que puedan provocarlo sean cuestiones claves para las instituciones financieras. En particular, se formula un modelo h\u00edbrido que combina un modelo contable y otro estructural para analizar en qu\u00e9 medida el aporte de informaci\u00f3n que proporciona la probabilidad de impago estimada con informaci\u00f3n de mercado permite mejorar los niveles de predicci\u00f3n de la probabilidad de impago a medida que el horizonte temporal se ampl\u00eda. en todos los an\u00e1lisis, utilizamos la definici\u00f3n de fracaso que se refiere a que una empresa ha sido declarada en quiebra, en suspensi\u00f3n de pagos o a que presenta una discontinuidad en el tiempo por haber sido absorbida, disuelta o extinguida con un ratio de cobertura de intereses inferior a 2.  la tesis doctoral se estructura en cinco cap\u00edtulos. En los dos primeros se realiza una revisi\u00f3n bibliogr\u00e1fica de los modelos estructurales y contables que se utilizar\u00e1n en los cap\u00edtulos siguientes. Los cap\u00edtulos 3, 4 y 5 se enfocan como estudios emp\u00edricos m\u00e1s espec\u00edficos. En el cap\u00edtulo i se introducen y describen los principales modelos estructurales, basados en la teor\u00eda de la valoraci\u00f3n de opciones como alternativa para predecir la probabilidad de fracaso empresarial. En el cap\u00edtulo ii se presentan los modelos de predicci\u00f3n de fracaso basados en informaci\u00f3n contable, clasificados en funci\u00f3n de si usan t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis univariante o multivariante. en el cap\u00edtulo iii, se analiza en qu\u00e9 medida la probabilidad de impago estimada con un modelo estructural adelanta informaci\u00f3n contenida en los estados contables y que no est\u00e1 disponible hasta su publicaci\u00f3n. Adem\u00e1s, se contrasta la hip\u00f3tesis de que la probabilidad de impago basada en modelos estructurales recoge informaci\u00f3n adicional de expectativas y de variables macroecon\u00f3micas que los ratios financieros no contemplan. A diferencia de la mayor parte de los estudios emp\u00edricos existentes, para conseguir estos objetivos, la probabilidad de impago se calcula considerando diferentes modelos estructurales. Las empresas objeto del estudio son empresas industriales que cotizan en el mercado continuo espa\u00f1ol. De los resultados se concluye que la informaci\u00f3n contable y la informaci\u00f3n de mercado est\u00e1n muy correlacionadas. Adem\u00e1s, esta \u00faltima adelanta los resultados reflejados en los estados financieros hasta 6 meses antes de su publicaci\u00f3n. Las probabilidades de impago basadas en los modelos de merton (1974) y leland y toft (1996) son las que ofrecen mayor anticipaci\u00f3n. El primero adelanta hasta 9 meses antes la informaci\u00f3n contable contenida en el modelo de garc\u00eda et al. (1997), mientras que el segundo ofrece la mayor bondad de ajuste al explicar de forma anticipada los modelos: altman (1968), ohlson (1980) y garc\u00eda et al. (1997). Adem\u00e1s nuestros resultados muestran que la informaci\u00f3n de mercado obtenida de los modelos estructurales incluye informaci\u00f3n adicional no reflejada en la informaci\u00f3n contable, relacionada con factores macroecon\u00f3micos y con las expectativas que los inversores tienen sobre el futuro de la empresa. Tanto los factores macroecon\u00f3micos como la variaci\u00f3n del producto interno bruto y la variaci\u00f3n del rendimiento del mercado son significativos y negativos. En resumen, de este estudio se desprende la importancia de interrelacionar un modelo estructural y uno contable, m\u00e1s que determinar cu\u00e1l de ellos genera el mejor resultado. en el cap\u00edtulo iv, se identifican las caracter\u00edsticas que definen el grado de salud financiera de peque\u00f1as y medianas empresas no cotizadas. Para ello, se elabora un indicador de salud financiera tomando como referencia la probabilidad de fracaso de empresas cotizadas estimada con modelos estructurales. Este indicador se puede extrapolar a peque\u00f1as y medianas empresas no cotizadas porque contiene informaci\u00f3n adicional referente al riesgo sistem\u00e1tico que afecta tanto a empresas cotizadas como no cotizadas. La conclusi\u00f3n que se deduce de nuestros resultados es que el indicador de salud financiera que se elabora a partir de empresas cotizadas identifica el grado de salud financiera de pymes no cotizadas. Esto permite construir una muestra emparejando pymes fracasadas con pymes no fracasadas que presentan un grado alto de salud financiera cuyo empleo implica una mejora en la capacidad predictiva de los modelos basados en informaci\u00f3n contables. en el cap\u00edtulo v, queremos contribuir a la literatura existente sobre la probabilidad de fracaso de empresas del sector inmobiliario. Los objetivos de este cap\u00edtulo son dise\u00f1ar un modelo h\u00edbrido considerando la probabilidad de impago impl\u00edcita en la informaci\u00f3n de mercado como variable explicativa en modelos contables y evaluar c\u00f3mo influye en la capacidad predictiva de los modelos estimados. De los resultados se deriva que es relevante incluir la probabilidad de impago de los modelos basados en informaci\u00f3n de mercado como variable explicativa para mejorar la capacidad predictiva de los modelos contables en a\u00f1os posteriores al a\u00f1o de estimaci\u00f3n. Los niveles de predicci\u00f3n aumentan porque la probabilidad de impago de los modelos basados en informaci\u00f3n de mercado recoge informaci\u00f3n sobre factores de riesgo no diversificable que influye en la determinaci\u00f3n de la probabilidad de impago de empresas cotizadas y no cotizadas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Efectos de la informaci\u00f3n de mercado y los estados financieros en la predicci\u00f3n de la quiebra<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Efectos de la informaci\u00f3n de mercado y los estados financieros en la predicci\u00f3n de la quiebra <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Antonina M\u00f3dica Milo <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Murcia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 16\/09\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Juan  Samuel Baixauli Soler<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: matilde Fernandez blanco <\/li>\n<li>domingo Garc\u00eda p\u00e9rez de lema (vocal)<\/li>\n<li>reyes Samaniego medina (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Calvo-flores segura (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Antonina M\u00f3dica Milo El fracaso empresarial es un fen\u00f3meno relevante en el \u00e1mbito financiero y contable por [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[8235,1302],"tags":[197147,25041,46376,56918,11792,160245],"class_list":["post-95927","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-murcia","category-organizacion-y-gestion-de-empresas","tag-antonina-modica-milo","tag-antonio-calvo-flores-segura","tag-domingo-garcia-perez-de-lema","tag-juan-samuel-baixauli-soler","tag-matilde-fernandez-blanco","tag-reyes-samaniego-medina"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/95927","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=95927"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/95927\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=95927"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=95927"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=95927"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}