indicadores financieros en la quiebra empresarial

Indicadores financieros en la quiebra empresarial

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Nicolás Rojas Díaz1

13 de mayo de 2016

Resumen

En este artículo se pretende estudiar las variables financieras de las empresas colombianas

que estén relacionadas con la quiebra de las empresas. El propósito de esta investigación es

poder determinar cuáles variables determinarían una posible quiebra empresarial. Para ello

se hizo una compilación de varias bases de datos de múltiples empresas desde el periodo

1995 hasta el 2014 del mercado colombiano. Se utiliza como método el modelo Logit que

pueda indicar cuáles indicadores tienen una mayor relación con la quiebra de una empresa.

Posteriormente se realiza este análisis según el sector económico.

Palabras clave: empresas; indicadores financieros; análisis financiero; quiebra empresarial

Clasificación JEL: C41; G20; G23; G33

1Autordelamemoriadegrado.EstudiantedeEconomíayAdministración.UniversidaddelosAndes,Bogotá,Colombia.Asesor:JoséEduardoGómez.InvestigadorBancodelaRepública,Bogotá,Colombia.Agradecimientos:Este escrito es aquelque culminauna seriedeestudiosquehe realizado, inclusivedesdemi temprana infanciahastahoy.Hasido todouncaminoelqueherecorrido,enelque lomásimportanteesloqueheaprendidocomopersona.Agradezcoatodosaquellosquemehanacompañadoen este camino: A mis amigos, que han estado alegrandomi vida y haciéndolo algo especial; a misprofesores, que han dedicado parte de su vida para poderme compartir sus conocimientos yexperiencias; a todo aquel que se haya cruzado enmi camino, y quemehaya aportado algoquemehicieracrecercomopersona;amihermano,miamigodetodalavida,quesiemprehaestadoahí,ymeha brindado siempre su apoyo y compañía; y por supuesto a mis padres, a quienes agradezcoinfinitamenteportodoelesfuerzoquehandedicadoenmí.Esporellosquehoysoylapersonaquesoy.Graciasporsuincondicionalapoyo.Graciasporguiarmeentodomomentoyesforzarseparaquesealapersonaquehoysoy.Siemprelesestaréagradecido.Denuevo,atodos,Gracias.


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1. Introducción

Las empresas son de gran importancia para la sociedad y la economía. Estas son las

responsables de proveer y satisfacer las necesidades de la sociedad. Las organizaciones

generan valor al tomar los recursos e incrementar su valor. (Moore, 2000). Por otro lado,

estas crean valor y ayudan a la sociedad generando empleo, y aportando por medio de los

impuestos. En Colombia se desea fomentar el emprendimiento, sin embargo, generalmente

este fracasa. Cerca de cien mil empresas quebraron en Colombia en el año 2014. Una gran

cantidad de emprendimientos fracasan en un corto periodo de tiempo. Esto último es un

fenómeno que inclusive se puede ver en gran manera a nivel mundial. Este es un problema

que se le puede adjudicar a lo que es denominado “el valle de la muerte” que consiste en el

agotamiento de los recursos iniciales en cualquier emprendimiento. Emprendimientos y

empresas con mayor recorrido fracasan por varios factores. Un factor primordial es el mal

manejo financiero que se les da a las organizaciones. Los emprendimientos necesitan en sus

primeros años ser sumamente eficientes debido al poco capital de trabajo que poseen.

Son muchos factores los que influyen en la quiebra de una empresa, pero varios se ven

reflejados al final en los estados financieros de estas. Los indicadores financieros son

esenciales para poder medir el estado de una empresa. Con estos se puede medir el estado

de las empresas en términos de liquidez, solvencia, apalancamiento y rentabilidad. Las

empresas que mantengan indicadores sobresalientes en estas áreas no tendrían problemas

con una posible quiebra. Sin embargo, cuando se presentan problemas en algunas de estas

áreas el riesgo de quiebra aumenta.

En este trabajo se utiliza un modelo Logit a partir de indicadores financieros de empresas

que reportaron a la Superintendencia de Sociedades de Colombia, y de datos

macroeconómicos como el PIB y la TRM. Con este modelo se puede analizar a las

empresas teniendo en cuenta el tiempo como un factor que afecta a las empresas. Se

pretende encontrar las variables que tienen mayor relación con la quiebra de una empresa, y

determinar con qué magnitud estas pueden llegar a afectar la posibilidad de una quiebra.


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El aporte de este trabajo permitirá ver qué variables financieras y macroeconómicas son

significativas con respecto a la quiebra empresarial en el mercado colombiano. Este estudio

ayuda en la literatura al proveer información que esté actualizada hasta datos desde 1995 al

2014 y para el mercado colombiano. Será posible ver qué efecto directo tienen los

indicadores financieros significativos sobre una posible liquidación. Es importante conocer

qué tanto pueden decir los indicadores financieros con respecto a una posible quiebra, o si

por el contrario, estos no son una buena base para determinar si una empresa está cerca de

ser liquidada. Por último, también se hará una diferenciación de las empresas por su sector,

para lograr un análisis más detallado. Con esto, se pretende encontrar qué sector tiende a

tener un porcentaje mayor de quebrar (a partir de la base de datos reportada), y lo más

importante, encontrar qué variables financieras y macroeconómicas tienen mayor efecto en

la quiebra empresarial, dependiendo del sector. A continuación se hará una breve revisión

de literatura. Seguido, se explicará la metodología utilizada. Dado que este es hasta ahora

un avance, aún no hay resultados finales y concluyentes.

2. Revisión de literatura

Los indicadores financieros son un buen acercamiento para poder predecir la quiebra de

una empresa. Varios estudios como el realizado por Smith et al. (1935) en la gran depresión

en los 30s, permitieron mostrar que las empresas que han quebrado poseen diferencias

considerables en sus indicadores financieros. A partir de los estados financieros de las

empresas se hallarán indicadores que sean determinantes en evaluar la situación de las

empresas. Los indicadores financieros son formas que sirven para comparar e investigar las

relaciones que existen entre distintos elementos de la información financiera. (Westerfield,

2010). Estos son esenciales para poder medir la situación de una empresa. Hernández

(2005) define el análisis financiero como una técnica de evaluación del comportamiento

operativo de una empresa, que facilita el diagnóstico de la situación actual y la predicción

de cualquier acontecimiento futuro; a su vez está orientado hacia la consecución de

objetivos preestablecidos. El análisis financiero se realiza a partir de los indicadores

financieros, que son ratios, que expresan una cantidad con respecto a otra. (Robinson, van

Greuning, Henry, & Broihahn, 2009) “El análisis financiero es un instrumento disponible


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para la gerencia, que sirve para predecir el efecto que pueden producir algunas decisiones

estratégicas en el desempeño futuro de la empresa” (Nava & Marbelis, 2009). Es por esto,

que los gerentes deben conocer cuáles indicadores están mayormente relacionados con una

posible quiebra empresarial, para así poder tomar acciones a ciertos aspectos de forma

prioritaria.

Según (Institute of Risk Management, 2003), el riesgo es definido como la probabilidad

que ocurra un evento. Se puede manejar el riesgo cuando este sea conocido. En este caso

los gerentes entenderán a qué se enfrentan cuando analizan sus estados financieros. Los

gerentes deben disminuir y manejar el riesgo. Se realizan diversos controles con los estados

financieros: el disponible, los costos estándares, análisis de variaciones, etc. (Collier, 2009).

Una empresa debe mantener indicadores financieros óptimos que le permitan mantenerse

fuerte a posibles cambios que puedan llegar a afectar a la empresa de una forma fatal.

Existen riesgos específicos dentro de la firma y riesgos de mercado. (Collier, 2009). Las

empresas que no poseen una buena situación financiera pueden llegar a quebrar debido a su

vulnerabilidad a posibles riesgos.

Existen trabajos anteriores que buscan medir el riesgo de quiebra de una empresa. Sin

embargo, estos se basan más que todo en la medición por medio del riesgo crediticio. Pocos

son los trabajos que se han dedicado a ver la importancia de los indicadores financieros en

la empresa, para poder medir el riesgo de una empresa. Entre esos está el indicador Z.

(Altman, Haldeman, & Narayan, 1977). Este trabajo se basó también a partir de indicadores

financieros y llegó a uno nuevo que podría determinar el riesgo de una empresa. Altman

(2010) ha seguido realizando estudios de quiebra empresarial en años posteriores. Hay

otros trabajos que se han realizado a partir de un único periodo en el tiempo. Estos son

modelos estáticos que no son del muy buenos para llegar a tomar una conclusión dado que

las empresas cambian en el tiempo (Shumway, 2001). Gómez Gonzales et al. (2013)

afirman que la posibilidad de quiebra de una empresa pequeña disminuye cuando tienen

acuerdos con los bancos comerciales por tiempos prolongados y cuándo estas tienen

relaciones con múltiples entidades financieras. Otros estudios son realizados a las entidades

financieras en Colombia para poder determinar variables que estén relacionadas con la


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quiebra de los bancos. Se ha concluido que el tamaño de los bancos y su rentabilidad son

factores determinantes en la quiebra de estas entidades. (Gómez & Kiefer, 2009).

En este trabajo se analizan varios indicadores a partir de los estados financieros de las

empresas colombianas. Es un trabajo similar al trabajado por Altman (2010)., en el sentido

que se basa a partir de indicadores financieros. Sin embargo en este se hace una

aproximación al mercado colombiano, dado que este es realizado en territorio

estadounidense. Por otro lado, este trabajo utiliza una metodología diferente con un modelo

de probabilidad Logit. Es decir, la probabilidad de que una empresa llegue a quebrar o no, a

partir de una serie de variables independientes. Por otro lado, este trabajo también incluye

variables macroeconómicas en el modelo, que pueden llegar a afectar el estado de una

empresa. Siguiendo trabajos como el de (Shumway, 2001), se pretende en este estudio

trabajar con distintos años, desde 1995 hasta el 2014. Es decir, no se trabajará con un solo

periodo de tiempo, sino con un periodo prolongado, para poder incluir cambios que puedan

presentarse en las empresas a través del tiempo.

3. Descripción de los datos

En este estudio se basa en la información obtenida de la base de datos disponible de la

Superintendencia de Sociedades de Colombia. Los datos obtenidos son del año 1995 al año

2014. La información obtenida por este medio es a partir de los estados financieros que las

empresas reportan a esta entidad. Para cada año hay una serie de empresas con sus datos

contables. Se ha obtenido la información de estos 20 periodos de tiempo. En la Tabla 1 se

podrá apreciar el número de observaciones que hay según cada periodo de tiempo. Las

empresas que reportan en un periodo de tiempo no necesariamente reportan en el siguiente

periodo, y pueden haber empresas que reportan en los periodos más presentes que no hayan

reportado en periodos pasados. De hecho, se puede observar que el número de empresas

que han reportado son mayores en los últimos periodos de tiempo de estudio. La

información que se encuentra en estas bases de datos es bastante extensa con todos los

datos contables que tienen los flujos de caja, estados de resultados y balances generales.

Para este estudio sólo se tuvieron en cuenta ciertos subtotales del estado de resultados y


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algunas cuentas de los balances generales. Los datos que han sido considerados relevantes

para el estudio se mencionan en la Tabla 2. Estos totales y subtotales resumen información

que es relevante para el estudio. A partir de estos datos es posible realizar indicadores que

permitirán evaluar el estado de las empresas. La Superintendencia de Sociedades también

ofrece una base de datos en la que se reportan las empresas que han entrado en Ley 1116 de

2006 de régimen de insolvencia. A partir de esta información se puede determinar qué

empresas han llegado a quebrar, para poder realizar el análisis pertinente.

En este trabajo se utilizará un modelo en el que se analice un año por empresa. El estudio

tomará a todas las empresas que reportaron, y las estudiará en un solo año. Por lo tanto se

tendrán observaciones de todos los periodos de tiempo. Se optó por escoger de manera

aleatoria el año en que se analizaría a la empresa. Al tomar esta nueva muestra, de un solo

año por empresa (de forma aleatoria), se obtiene un total de 36.364 empresas, de las cuales

35.922 están estado operacional y 442 han quebrado. En la Tabla 3 se puede observar de

qué años se ha extraído esta información. En esta muestra aleatoria se aprecia una creciente

en el número de observaciones entre más cercano es el año (Ver gráfico 2). Esto es

razonable, dado que un mayor número de empresas reportó en los últimos periodos. En el

Gráfico 1 se puede observar el porcentaje de la muestra de empresas operacionales con

respecto a las que ha quebrado, que de igual manera es una proporción normal, en el que se

ve que de todas las empresas de la muestra, el 1% quebró.

Por otro lado se tienen también datos macroeconómicos como el PIB y la TRM de

Colombia. Estos datos son obtenidos de la información reportada por el Banco Central de

Colombia. El PIB se obtuvo con la metodología que esta institución reportó para el año

2005, que es la más reciente. Sin embargo, el Banco de la República reporta datos con esta

metodología desde el año 2000. Es por esto, que se acude a extraer los datos faltantes con la

metodología base 1994. Con esta metodología existe la información del PIB desde el año

1990. Para poder acercarse a la metodología del 2005, se observa la variación que tiene el

PIB en los años desde 1995 al 2000 (que fue reportada con la metodología 1994). A partir

del año 1995 con la metodología 2005 se aproximan los datos de los cinco años faltantes al

aplicar las variaciones tomadas con la metodología de 1994. Los datos resultantes son a


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precios corrientes, que se deflactaron a precios del año 2005, para poder obtener el PIB real

con base al año 2005.

Tabla 1

Tabla 2

Año Observaciones

1. GANANCIAS Y PERDIDAS

1995 9.284

2. IMPUESTOS DE RENTA Y COMPLEMENTARIOS

1996 9.159

3. INGRESOS OPERACIONALES

1997 9.597

4. OBLIGACIONES FINANCIERAS (LP)

1998 9.384

5. OBLIGACIONES FINANCIERAS (CP)

1999 9.747

6. PROPIEDADES PLANTA Y EQUIPO NETO

2000 10.717

7. RESERVAS

2001 6.496

8. RESULTADOS DE EJERCICIOS ANTERIORES

2002 9.445

9. RESULTADOS DEL EJERCICIO

2003 9.441

10. SECTOR

2004 8.556

11. SUBTOTAL CAPITAL SOCIAL

2005 16.811

12. SUBTOTAL CUENTAS POR PAGAR CORTO PLAZO

2006 20.409

13. SUBTOTAL CUENTAS POR PAGAR LARGO PLAZO

2007 21.734

14. SUBTOTAL DEUDORES CORTO PLAZO

2008 22.748

15. SUBTOTAL DISPONIBLE

2009 24.776

16. SUBTOTAL OTROS ACTIVOS

2010 23.199

17. SUBTOTAL OTROS PASIVOS CORTO PLAZO

2011 29.207

18. SUBTOTAL OTROS PASIVOS LARGO PLAZO

2012 27.201

19. TOTAL ACTIVO

2013 27.540

20. TOTAL ACTIVO CORRIENTE

2014 26.769

21. TOTAL ACTIVO NO CORRIENTE

Total 332.220

22. TOTAL PASIVO

23. TOTAL PASIVO CORRIENTE

24. TOTAL PASIVO NO CORRIENTE

25. TOTAL PATRIMONIO

26. UTILIDAD BRUTA

27. UTILIDAD NETA ANTES DE IMPUESTOS

28. UTILIDAD OPERACIONAL


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Tabla 3

ObservacionesporañoAño Frecuencia1995 1.4671996 1.0421997 9801998 7591999 7872000 8652001 4222002 6292003 6572004 4372005 1.2032006 2.0932007 2.4202008 2.3882009 2.7612010 2.3662011 3.9412012 3.0312013 3.3862014 4.730Total 36.364

Operacional99%

Liquidación1%

DistribuciónMuestra

Gráfico1.DistribuciónMuestra

Gráfico2.ObservacionesporAño

0500100015002000250030003500400045005000

ObservacionesporAño


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Se han escogido como indicadores financieros como Capital de Trabajo, Razón Corriente,

Solidez, ROA (Rendimiento sobre el Activo), ROE (Rendimiento sobre el Patrimonio),

Márgenes, Capital de Trabajo sobre Activos Totales, Utilidades Retenidas sobre Activos

Totales, Ventas sobre Activos Totales, Endeudamiento Financiero, Pasivo con respecto al

Patrimonio, y Reservas con respecto al Pasivo. Por otro lado se utilizaron variables

macroeconómicas como el PIB y la TRM en el estudio.

El Capital de Trabajo está conformado por la diferencia entre el activo corriente y el pasivo

corriente. Este es un indicador de liquidez dado que mide la parte corriente del activo y del

pasivo. Es decir, que estos son basados en los activos que tengan mayor liquidez sobre los

pasivos de mayor urgencia. Este indicador permite evaluar la capacidad que una empresa

tiene para responder a sus obligaciones en el corto plazo. Los indicadores de liquidez son

de suma importancia, ya que si una empresa no puede responder a sus obligaciones de corto

plazo, podría llegar a que quebrar, así se encuentre bien en otros indicadores. La Razón

Corriente es un indicador que está conformado por el cociente entre el activo corriente

sobre el pasivo corriente. Este también es un indicador de liquidez. Cumple con las mismas

funciones del indicador de capital de trabajo. En este caso, este indicador muestra, por cada

peso que una empresa tiene de pasivo corriente, cuántos pesos tiene en activos corrientes.

Este indicador es también importante de evaluar por lo descrito anteriormente, pero con una

ventaja con respecto al Capital de Trabajo. Este indicador es más útil para comparar una

empresa con otra ya que es un cociente y no una diferencia. La Solidez es indicador que

está conformado por el cociente entre el activo total sobre el pasivo total. Este indicador no

mide únicamente la capacidad de pago en el corto plazo, sino también en el largo plazo,

dado que están incluidos los activos y pasivos no corrientes. Este sirve para poder medir la

capacidad financiera de la empresa, es decir, qué tanto está endeudada con respecto a sus

activos. Es importante que una empresa pueda responder a sus obligaciones no sólo en el

corto plazo sino también en el largo plazo. Es decir, que la empresa tenga solidez, para

poder manejar de una mejor manera el riesgo de endeudamiento. El ROA mide la

rentabilidad sobre el activo. El indicador está compuesto por el cociente entre la utilidad


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neta con respecto a los activos. El ROA es uno de los indicadores más importantes para

poder medir la eficiencia de la empresa, ya que permite analizar qué tan productivos son los

activos en el momento de generar utilidades. Las empresas que necesiten una mayor

cantidad de activos para poder operar y obtener ingresos estaría más propensa a la quiebra.

El ROE es un indicador de eficiencia. Su objetivo es poder medir qué tan eficiente es lo que

está invertido en la empresa por parte de los socios. Está compuesto por el cociente entre la

utilidad neta y el patrimonio. Los Márgenes, en este caso el margen operativo y el margen

neto. Estos indicadores miden la rentabilidad de la empresa. En el primero mide qué tanto

se puede obtener operacionalmente respecto a las ventas. El segundo puede medir cuánto

representan las utilidades netas con respecto a las ventas. Estos indicadores pueden mostrar

implícitamente la eficiencia que tiene la empresa con respecto a sus costos y gastos. Una

empresa con poca eficiencia podría quebrar. El Capital de Trabajo sobre Activos Totales

(KT/TA) es el encargado de medir el capital de trabajo con respecto a los activos totales.

Este indicador mide los activos líquidos netos con respecto a la capitalización total.

(Altman E. , 2000). Un índice alto sería favorable para una empresa. Las Utilidades

Retenidas sobre Activos Totales (RE/TA) miden cuánto representan las utilidades retenidas

en todo el proceso de vida de la empresa con respecto a los activos netos. Esta es de igual

manera una forma de medir el apalancamiento de la firma. Este un indicador de

rentabilidad en el tiempo. La antigüedad de la empresa está medida de forma implícita.

(Altman E. , 2000). Se podría decir que con el paso del tiempo, este indicador tenderá a

crecer. Este indicador ayuda a medir el apalancamiento de una firma. El índice de Ventas

sobre Activos Totales (ING/TA) está conformado por el cociente entre los ingresos

operacionales con respecto a los activos totales. Este mide cuántos ingresos puede generar

una empresa con respecto a los activos totales que tiene. Es un indicador que podría mostrar

qué tan eficientes están siendo los activos para poder generar ventas. Un índice alto es el

esperado por las firmas, dado que buscan una mayor eficiencia. El Endeudamiento

Financiero consta del cociente entre las obligaciones financieras con respecto a los ingresos

operacionales. Este indicador permite ver la facilidad que tiene la empresa para poder

cumplir con sus obligaciones financieras. Se analiza también la Razón de Endeudamiento

(PAS/PA). Este indicador está compuesto por la división del pasivo sobre el patrimonio.

Este permite ver cuánto hay de obligaciones con respecto al capital de la empresa. Las


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reservas sobre el pasivo es un indicador que se aporta en este trabajo para el análisis. Las

empresas pueden tener reservas, bien sea por ley o por decisión propia. Se mira que en este

indicador el dinero que existe de reservas con respecto a los pasivos. Un indicador alto

muestra estabilidad también en el cumplimiento de obligaciones. Por último también se

tuvo en cuenta indicadores macroeconómicos como el PIB y la TRM. El PIB es la medida

en que se evalúa en general a un país, por lo tanto se esperaría que el comportamiento de

este indicador sea de suma importancia en la relevancia de quiebra de una empresa. La

TRM es una variable que se desea observar, ya que esta afecta a las empresas, bien sea de

una forma positiva o negativa, dependiendo de si la empresa es importadora o exportadora.

La variación de esta variable puede ser significativa en la quiebra de las empresas.

Con los indicadores anteriores se espera poder medir la situación de cada empresa. Con

estos indicadores se pretende analizar a las empresas desde las perspectivas de liquidez,

solidez, apalancamiento, rentabilidad y eficiencia. Los indicadores KT/TA, RE/TA, e

ING/TA son propuestos por Altman (2000), dado que en su estudio fueron determinantes

en la quiebra de una empresa. Se espera que estas sean también significativas en este

trabajo.

En la Tabla 4 se muestra el número de observaciones que se obtuvo para cada indicador. En

ella también se pueden observar datos estadísticos como la media, la desviación estándar, el

mínimo y el máximo de cada variable. Estos datos son bastante dispersos debido al tamaño

de las empresas que varía mucho entre ellas. Todos los datos son todos en miles de pesos

colombianos, a excepción del PIB que se encuentro representado en miles de millones de

pesos. Es necesario hacer la aclaración que los indicadores financieros son representados en

veces, dado que es el cociente entre las mismas unidades. La base de datos reportada por la

Superintendencia de Sociedades fue filtrada de tal manera que aquellos datos que eran

extremos y se salían de la normalidad no fueran incluidos en el análisis. Esto fue dado a que

es prácticamente imposible que ocurran aquellos casos como tener un Margen Operativo

mayor a uno. Ciertos datos reportados podrían ser posibles únicamente en empresas que

estuviesen conformadas únicamente en documentos y que no tuviese una actividad con


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mayor realidad. También se redujo el rango de observaciones, eliminando los outliers que

puedan variar la media.

La información también se discriminó por sectores. Esto con la intensión de poder analizar

estas variables por sector. La información extraída por la Superintendencia de Sociedades

también tiene el código CIIU, el cual es el que indica el sector y la actividad de cada

empresa. Son en total 19 grupos de sectores los que se extraen en esta muestra. (Ver Tabla

5). Hay algunos sectores que no están en esta muestra. El que mayor frecuencia tiene es el

de suministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado. (Ver Tabla 6 y Gráfico 3).

En esta tabla se podrá ver el número de empresas que hay por sector, y cuántas son

operativas y cuántas han liquidado. Por último, en la columna porcentaje, se puede conocer

el porcentaje de empresas que han quebrado con respecto a las que reportaron en cada

sector.

Tabla 4


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Tabla 5

Tabla 6

Sectores

J:INFORMACIÓNYCOMUNICACIONES

F:CONSTRUCCIÓNG:COMERCIOALPORMAYORYALPORMENOR;REPARACIÓNDEVEHÍCULOSAUTOMOTORESYMOTOCICLETASH:TRANSPORTEYALMACENAMIENTOI:ALOJAMIENTOYSERVICIOSDECOMIDA

E:DISTRIBUCIÓNDEAGUA;EVACUACIÓNYTRATAMIENTODEAGUASRESIDUALES,GESTIÓNDEDESECHOSYACTIVIDADESDESANEAMIENTOAMBIENTAL

A:AGRICULTURA,GANADERÍA,CAZA,SILVICULTURAYPESCAB:EXPLOTACIÓNDEMINASYCANTERASC:INDUSTRIASMANUFACTURERASD:SUMINISTRODEELECTRICIDAD,GAS,VAPORYAIREACONDICIONADO

P:EDUCACIÓNQ:ACTIVIDADESDEATENCIÓNDELASALUDHUMANAYDEASISTENCIASOCIALR:ACTIVIDADESARTÍSTICAS,DEENTRETENIMIENTOYRECREACIÓNS:OTRASACTIVIDADESDESERVICIOS

K:ACTIVIDADESFINANCIERASYDESEGUROSL:ACTIVIDADESINMOBILIARIASM:ACTIVIDADESPROFESIONALES,CIENTÍFICASYTÉCNICASN:ACTIVIDADESDESERVICIOSADMINISTRATIVOSYDEAPOYOO:ADMINISTRACIÓNPÚBLICAYDEFENSA;PLANESDESEGURIDADSOCIALDEAFILIACIÓNOBLIGATORIA

Sector Liquidación Operacional Total PorcentajeA 25 1.953 1.978 1,28%B 1 95 96 1,05%C 13 681 694 1,91%D 242 6.025 6.267 4,02%E 1 81 82 1,23%F 57 4.429 4.486 1,29%G 165 10.849 11.014 1,52%H 7 590 597 1,19%I 25 1.457 1.482 1,72%J 6 1.210 1.216 0,50%K 21 5.293 5.314 0,40%L 0 260 260 0,00%M 3 333 336 0,90%N 0 260 260 0,00%O 12 610 622 1,97%P 0 22 22 0,00%Q 0 22 22 0,00%R 0 8 8 0,00%S 0 21 21 0,00%

Total 578 34.199 34.777

EmpresasporSector


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4. Metodología

Los datos se encontraban exactamente igual a como las empresas habían reportado en cada

año. Es decir que las empresas que reportaron en 1995 reportaron a los precios corrientes de

este año. Dado esto, se puede identificar un problema con las demás variables en cuanto a

la inflación. Los datos tenían en general un crecimiento a través de los años, y esto es

debido a los efectos de la inflación. Para poder eliminar este problema, todos los datos de

los estados financieros fueron deflactados teniendo como año base el 2005. Con esto se

podría comparar todos los estados financieros de una misma manera sin importar el año en

que se reportaron. Con estos datos, se podrían trabajar los indicadores financieros de una

forma más precisa.

En este trabajo se hubiese preferido utilizar un modelo de supervivencia, ya que este puede

realizar un análisis más detallado con variaciones a través del tiempo. Sin embargo, los

datos con los que este estudio se basó no eran suficientes para poder obtener resultados

A7% B

6%

C10%

D21%

E7%

F7%

G8%

H6%

I9%

J3%

K2% M

5%

O10%

PorcentajedeLiquidación

Gráfico3.PorcentajedeLiquidación


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contundentes. Esto era debido a que los reportes de las empresas que han quebrado eran de

varios años atrás al año en que entró en liquidación. Por esta razón se realizará un análisis

por medio de un modelo Logit. Este modelo mide la probabilidad de que una empresa

pueda quebrar a partir de las posibles variables descritas anteriormente.

El modelo Logit es utilizado para medir la probabilidad de éxito de algún evento con

respecto a la probabilidad de fracaso. Es decir, este es un modelo con respuesta binaria,

siendo generalmente 1 éxito y 0 fracaso, a partir de una serie de variables independientes.

Este modelo se basa a partir de la función logística:

Λ " = exp " /[1 + exp " ].

En este caso la variable dependiente será la variable cierre. Esta tomará valores entre 0 y 1,

siendo 1 si la empresa quiebra o 0 de lo contrario. Esta dependerá de la variables

financieras y macroeconómicas.

Con el fin de eliminar problemas de multicolinealidad se ha realizado una prueba de

correlación entre variables. Ninguna variable presenta una gran correlación con alguna otra.

Lo cual es algo positivo, ya que se pueden utilizar todas estas variables en el modelo. El

modelo de probabilidad por lo tanto utiliza como variable dependiente cierre, y como

variables explicativas las mencionadas previamente.

, -./ = 0 1. = 1 - = Λ -./ =exp -./

1 + exp -./

Este modelo trabajará con una sola observación por empresa. Es decir, que tomará en

cuenta todas las empresas, con un reporte de un año. No hay ninguna preferencia por

ningún año, y este es escogido de forma aleatoria. El modelo de este trabajo no tiene en

cuenta las variaciones a través del tiempo. Sin embargo, este sí toma observaciones de

todos los años como se muestra anteriormente. Esto es dado que se tiene la ventaja de que

se ha tomado la información de todos los años y se tiene en medidas reales con base al

2005. Esto permite recolectar información de todos los años, manejando el modelo como si

hubiese un solo periodo de tiempo.


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5. Resultados

Al realizar el modelo Logit, teniendo como variable dependiente cierre, se puede concluir

que no todas las variables expuestas y fundamentadas anteriormente son significantes en la

quiebra de una empresa. Se ha creado un modelo en el que se ha verificado que no hay

correlaciones altas entre variables como se puede apreciar en la Tabla 7. El modelo final

está definido de la siguiente manera:

0 1. = 1 - =exp /3 + /456789:; + /<=6: + />?@ABCD6E + /F?@ABCDGCHI + /JKLLM + /N=:LM + /O8GPLM + /Q08R + /SL=?

1 + exp /3 + /456789:; + /<=6: + />?@ABCD6E + /F?@ABCDGCHI + /JKLLM + /N=:LM + /O8GPLM + /Q08R + /SL=?

A continuación se expone en la Tabla 8 se exponen los datos de estas variables en la

muestra. Sin embargo, en las siguientes dos tablas se encuentra la información que se

considera la más interesante a analizar. En la Tabla 9 se presenta la información de estas

variables de las empresas en estado operacional, y en la Tabla 10 las empresas en

liquidación. En las últimas dos tablas se puede reconocer la gran diferencia que existe en

los indicadores entre los dos tipos de empresa. Los indicadores financieros muestran

inclusive números negativos en el caso de las empresas en liquidación. La solidez es de

suma importancia para las empresas para poder cumplir con sus responsabilidades en el

largo plazo. Se ve claramente que este indicador disminuye a más de la mitad. Índices

como el ROE, los márgenes y el RE/TA han pasado de positivos a negativos. El ingreso

con respecto al activo total ha disminuido en un 88% del caso de las empresas en operación

a las de liquidación. Variables como el PIB y la TRM no se pueden analizar aún, dado que

estos son los mismos para todas las empresas a través del tiempo.


17

Tabla 7

SOLIDEZ ROE MARGENOPERATIVO MARGENNeto KTTA RETA INGTA PIB TRMSOLIDEZ 1,0000ROE 0,0005 1,0000MARGENOperativo 0,1570 0,0499 1,0000MARGENNeto -0,0124 0,0106 0,0366 1,0000KTTA 0,0899 -0,0097 0,0581 0,0004 1,0000RETA 0,0146 0,0046 0,0607 0,0050 0,0764 1,0000INGTA -0,0185 0,0097 -0,0170 -0,0016 0,0277 -0,0076 1,0000PIB 0,0257 0,0010 0,0985 0,0159 0,0556 0,0431 0,0891 1,0000TRM -0,0061 -0,0006 0,0360 0,0042 0,0062 -0,0094 0,0310 0,1834 1,0000

Correlación


18

Tabla 8

Tabla 9

Tabla 10

Es con el modelo Logit que se podrá verificar la significancia de estas variables. Como se

mencionó anteriormente, estas variables son las que realmente son significantes en la

relación con la quiebra empresarial. Inicialmente, es posible poder interpretar los signos.

Todos son negativos con excepción de la TRM. Estos son resultados que eran de esperar,

dado lo mencionado anteriormente. Una empresa que se encuentre en mejores condiciones

Variable Promedio Desv.Est. Min MaxSOLIDEZ 4,61 9,90 0,06 99,69ROE 0,01 26,75 -4109,96 1684,35

MARGENOperativo 0,06 0,23 -1,00 1,00

MARGENNeto 0,04 3,69 -569,78 268,19KTTA 0,25 0,28 -0,50 0,99RETA 0,03 0,59 -41,22 42,08INGTA 2,17 7,42 0,00 197,11

General

Variable Promedio Desv.Est. Min MaxSOLIDEZ 4,65 9,95 0,06 99,69ROE 0,01 26,91 -4109,96 1684,35MARGENOperativo 0,06 0,23 -1,00 1,00

MARGENNeto 0,04 3,72 -569,78 268,19KTTA 0,25 0,28 -0,50 0,99RETA 0,03 0,59 -41,22 42,08INGTA 2,18 7,46 0,00 197,11

Operacionales

Variable Promedio Desv.Est. Min MaxSOLIDEZ 1,69 2,06 0,17 31,04ROE -0,49 5,13 -90,42 24,64MARGENOperativo -0,07 0,22 -0,89 0,75MARGENNeto -0,13 0,36 -4,46 1,34KTTA 0,11 0,24 -0,50 0,81RETA -0,16 0,72 -10,87 0,42INGTA 1,16 1,40 0,00 23,47

Liquidación


19

tendría índices más altos. Por lo tanto, una disminución en estos índices, aumentaría la

posibilidad de quiebra de una empresa. Por otro lado, se puede concluir de igual manera,

que en el mercado colombiano en los último años, siguen persistiendo como indicadores

significantes el ingreso con respecto a los activos totales, las utilidades retenidas sobre

activos totales, y el capital de trabajo con respecto a activos totales. Estos indicadores eran

los propuestos en el modelo de (Altman E. , 2000). En la Tabla 11 se puede apreciar los

resultados del Modelo Logit. En la Tabla 12 se puede ver con mayor claridad el efecto que

tienen estas variables, incluyendo su efecto marginal y significancia.

Tabla 11

Siete de las nueve variables en el modelo son significantes al 10% de margen de error. El

Margen Neto y el ROE son indicadores que se encuentran bajo el margen de error del 15%,

el cual es aceptable. Por último, seis de las nueve variables son significantes al 5% de error.

Estos resultados permiten indicar que estos indicadores financieros, junto el PIB y la TRM

tienen un efecto significativo en la quiebra de una empresa. Tabla 12

Numberofobs 36.363LRchi2(6) 1602,96Prob>chi2 0,0000PseudoR2 0,3356Loglikelihood -1587,0413Cierre Coef. Std.Err. z P>zSOLIDEZ 0,43- 0,05 -7,83 0,0000 -0,538191 -0,322794ROE 0,00- 0,00 -2,00 0,0460 -0,0051975 -0,0000499MARGENOperativo 0,73- 0,20 -3,64 0,0000 -1,126696 -0,3380594MARGENNeto 0,04- 0,02 -1,91 0,0550 -0,0818834 0,0009504KTTA 1,44- 0,22 -6,69 0,0000 -1,864372 -1,01917RETA 0,17- 0,04 -3,98 0,0000 -0,2464074 -0,0837483INGTA 0,16- 0,04 -3,81 0,0000 -0,2426002 -0,0776577PIB 0,00- 0,00 -12,93 0,0000 -4,57E-11 -3,37E-11TRM 0,24 0,10 2,30 0,0210 0,0353153 0,4372365_cons 9,07 0,79 11,54 0,0000 7,527603 10,60622

ModeloLogitGeneral

[95%Conf.Interval]

dy/dx Std.Err. z P>zSOLIDEZ -0,002% 0,00 2,38 0,017 -0,0000416 -0,00000405ROE 0,000% 0,00 -1,60 0,110 -0,00000031 3,16E-08MARGENOperativo -0,004% 0,00 -1,84 0,065 -0,0000801 0,00000245MARGENNeto 0,000% 0,00 -1,50 0,134 -0,00000495 0,00000066KTTA -0,008% 0,00 -2,11 0,035 -0,0001475 -0,00000532RETA -0,001% 0,00 -2,02 0,044 -0,0000172 -0,00000025INGTA -0,001% 0,00 -2,02 0,044 -0,0000167 -0,000000232PIB 0,000% 0,00 -2,63 0,009 -3,67E-15 -5,35E-16TRM 0,001% 0,00 2,20 0,028 0,00000136 0,0000237

[95%Conf.Interval]EfectosMarginales


20

Por otro lado, al analizar los efectos marginales de estas variables, se puede notar que son

bastante pequeños los efectos que tienen sobre la variable dependiente. La variable que

tiene un mayor efecto es la de capital de Trabajo sobre Total Activos, seguido del Margen

Operativo. Sin embargo, al ser un poco más meticulosos, se podría reconsiderar el efecto

del PIB. Este efecto marginal mostrado en la tabla anterior puede notarse así de bajo por las

medidas en que este está siendo medido, las cuales son enormes, debido a que este

indicador es el general de todo un país. Es por esta razón que se ha optado por medir el

efecto marginal del PIB de otra manera. Al mirar el PIB no en cantidades, sino en

variaciones, se puede apreciar de una mejor manera el efecto que el PIB tiene sobre la

quiebra de las empresas. En la siguiente tabla se puede ver con mayor claridad el efecto del

PIB al medirlo de esta forma. En este caso, al aumentar en un 1% el PIB, la probabilidad de

quiebra disminuye en 4,996%. Con este resultado se puede afirmar claramente que el PIB

es la variable que mayor efecto tiene sobre la quiebra de las empresas.

Tabla 13

Al realizar el análisis por sectores, se hace una agrupación en Sector Primario, Sector

Secundario, y Sector Terciario. La intensión en el análisis por sector era poder analizar qué

variables eran significativas para cada sector. Cada sector tenía variables significativas

distintas. Se podría tener un modelo distinto para cada sector, siendo el primero para el

sector primario, el segundo para el sector secundario y el tercero para el sector terciario:

dy/dx Std.Err. z P>zSOLIDEZ -0,056% 0,00 -9,46 0,000 -0,0006708 -0,0004406ROE 0,000% 0,00 -0,16 0,876 -0,00000435 0,0000037MARGENOperativo -0,181% 0,00 -3,84 0,000 -0,0027338 -0,0008855MARGENNeto -0,002% 0,00 -0,97 0,332 -0,0000576 0,0000195KTTA -0,207% 0,00 -3,95 0,000 -0,0030937 -0,0010421RETA -0,020% 0,00 -3,24 0,001 -0,0003155 -0,0000774INGTA -0,018% 0,00 -3,12 0,002 -0,0002888 -0,0000661PIB -4,996% 0,01 -4,99 0,000 -0,0696043 -0,0303235TRM -0,028% 0,00 -1,26 0,206 -0,0007151 0,0001541

EfectosMarginales[95%Conf.Interval]


21

(1) ! "# = 1 & = '() *+,*-./,*012345678,*9:;;<,*=>?@,*A;.1B,'() *+,*-./,*012345678,*9:;;<,*=>?@,*A;.1

(2) ! "# = 1 & = '() *+,*-D7E?FGH,*012345678,*9?IJ;<,*=:;;<,*A.G;<,*K>?@B,'() *+,*-D7E?FGH,*012345678,*9?IJ;<,*=:;;<,*A.G;<,*K>?@

(3) ! "# = 1 & = '() *+,*-.7G,*012345678,*9:;;<,*=>?@,*A.GD><,*K.G;<B,'() *+,*-.7G,*012345678,*9:;;<,*=>?@,*A.GD><,*K.G;<

El Margen Operativo, el Capital de Trabajo con respecto al Activo Total y el PIB, son

variables que se mantienen independientemente del sector. Una variable adicional de las

planteadas anteriormente surgió en el modelo del sector terciario. En este sector es

necesario y útil mantener reservar. Inclusive, las empresas del sector financiero deben

mantener reservas constantemente. Los modelos concluidos para los sectores siguen la

misma metodología que para el modelo en general. Todas las variables son significantes.

Sin embargo, al analizar los resultados a partir de las Tablas 14, 15, y 16, para cada sector

respectivamente, se obtienen resultados que no son del todo esperados. Los resultados del

Sector Primario son sorprendentes, debido a los signos, en que propone una relación

positiva entre la variable dependiente y el margen operativo y el KT/TA. Esto podría ser

por el hecho de que en este sector las observaciones no fueron suficientes, o que en realidad

si existe esta relación positiva. Es necesario realizar más investigación enfocándose en la

forma en que este sector opera y cómo estos indicadores afectan al mismo. Al analizar los

sectores restantes, se obtienen resultados esperados y significantes.


22

Tabla 14

Tabla 15

Tabla 16

Numberofobs 1.870LRchi2(4) 59,84Prob>chi2 0,0000PseudoR2 0,3090Loglikelihood -66,909898Cierre Coef. Std.Err. z P>zRC 1,23- 0,55 -2,24 0,0250 -2,307915 -0,1519922MARGENOPERATIVO 2,19 1,26 1,75 0,0810 -0,2685044 4,657263KTTA 5,68 2,44 2,33 0,0200 0,904896 10,46237PIB 0,00- 0,00 -2,25 0,0240 -1,81E-10 -1,26E-11TRM 1,72 0,78 2,21 0,0270 0,1954959 3,247514_cons 21,85 10,89 2,01 0,0450 0,504942 43,20159

dy/dx Std.Err. z P>zRC -1,137% 0,00 -2,44 0,015 -0,0205004 -0,0022353MARGENOPERATIVO 2,028% 0,01 1,74 0,081 -0,0025066 0,0430699KTTA 5,253% 0,02 2,43 0,015 0,0101021 0,0949604PIB -8,93E-13 0,00 -4,45 0,000 -1,29E-12 -5E-13TRM 1,591% 0,00 3,42 0,001 0,0067964 0,0250258

[95%Conf.Interval]

ModeloLogitSectorPrimario


Numberofobs 11.050LRchi2(3) 732,82Prob>chi2 0,0000PseudoR2 0,3189Loglikelihood -782,43238Cierre Coef. Std.Err. z P>zSOLIDEZ 0,45- 0,09 -5,21 0,0000 -0,6194856 -0,2809168MARGENOPERATIVO 0,48- 0,29 -1,67 0,0950 -1,041999 0,0830867INGTA 0,22- 0,07 -3,03 0,0020 -0,3577521 -0,0765879KTTA 1,65- 0,29 -5,61 0,0000 -2,225318 -1,072423RETA 0,22- 0,06 -3,33 0,0010 -0,3429256 -0,0890076PIB 0,00- 0,00 -10,03 0,0000 -4,06E-11 -2,73E-11_cons 8,24 0,96 8,58 0,0000 6,353 10,11708

[95%Conf.Interval]

ModeloLogitSectorSecundario

Numberofobs 21.021LRchi2(4) 671,63Prob>chi2 0,0000PseudoR2 0,3155Loglikelihood -728,68161Cierre Coef. Std.Err. z P>zROE 0,00- 0,00 -1,83 0,0680 -0,0050456 0,000176KTTA 1,96- 0,33 -5,97 0,0000 -2,608955 -1,318958RETA 0,43- 0,08 -5,51 0,0000 -0,5763666 -0,2739872RESPA 1,10- 0,47 -2,32 0,0200 -2,022484 -0,1692249MARGENOPERATIVO 1,33- 0,27 -4,84 0,0000 -1,868707 -0,7912026PIB 0,00- 0,00 -9,88 0,0000 -4,48E-11 -3E-11_cons 7,57 1,05 7,20 0,0000 5,509361 9,630857

dy/dx Std.Err. z P>zROE 0,000% 0,00 -1,39 0,165 -0,000000582 9,96E-08KTTA -0,019% 0,00 -1,70 0,090 -0,0004191 0,0000303RETA -0,004% 0,00 -1,85 0,064 -0,0000867 0,00000248RESPA -0,011% 0,00 -1,47 0,141 -0,0002529 0,000036MARGENOPERATIVO -0,013% 0,00 -1,63 0,103 -0,0002901 0,0000268PIB -3,7E-15 0,00 -2,08 0,037 -7,18E-15 -2,2E-16


ModeloLogitSectorTerciario

[95%Conf.Interval]


23

6. Conclusiones

Se han realizado distintos trabajos de investigación que puedan determinar causas de la

quiebra de una empresa. Inclusive, algunos se han basado en indicadores financieros. Estos

son de suma importancia en el momento de realizar una evaluación a una empresa. En este

trabajo se propone utilizar un Modelo Logit para poder estudiar el efecto que tienen los

indicadores financieros juntos otras variables macroeconómicas en la quiebra de una

empresa. Este modelo se puede trabajar sin variación en distintos periodos de tiempo, pero

capturando información de todos los años. Se concluye que los indicadores que tienen

mayor significancia con respecto a la quiebra de una empresa son Solidez, ROE, Margen

Operacional, Margen Neto, Capital de Trabajo con respecto a Total Activos, Utilidades

Retenidas sobre Total Activos, Ingresos sobre Total Activos, PIB, y TRM. El Capital de

Trabajo con respecto a Total Activos, Utilidades Retenidas sobre Total Activos, Ingresos

sobre Total Activos son inclusive en este estudio un refuerzo a lo que otros artículos

proponen como indicadores pertinentes.

A pesar de que estos indicadores son significativos, sus efectos marginales son mínimos. Al

realizar una buena estimación del PIB, se puede concluir que esta variable está altamente

relacionada con la quiebra de las empresas en Colombia. En cuanto a los sectores, es

necesario realizar un análisis más profundo en el sector primario, dado a resultados no

esperados. El sector secundario y terciario siguen el patrón de la muestra general,

manteniendo constante las variables Capital de Trabajo con respecto a Activos Totales, el

Margen Operativo y el PIB como indicadores significativos.

Si bien los indicadores financieros sí tienen significancia en la quiebra de las empresas,

estos tienen un efecto marginal mínimo. Los gerentes pueden tener en cuenta estos

resultados y conocer qué indicadores son significativos en una posible quiebra. Sin

embargo, es necesario entender que son otros factores tanto organizacionales como

externos a la organización que pueden llegar a que una empresa pueda quebrar.


24

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Con formato: Inglés (americano)

indicadores financieros en la quiebra empresarial

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