Forecast of Business Insolvency in Colombia Through Financial Indicators
| Autor: | Mauricio Lopera-Castaño, Diego Andrés Correa Mejía |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Quiebra
insolvencia empresarial lcsh:Management. Industrial management boosting algorithm Economic indicators HB1-3840 Analyse financière financial analysis regresión logística Indicateurs financiers 0502 economics and business Management. Industrial management Economic theory. Demography Insolvency financial indicators Bankruptcy Insolvabilité des entreprises 050208 finance logistic regression Algorithme de boosting lcsh:Economic theory. Demography 05 social sciences HD28-70 análisis financiero lcsh:HB1-3840 Indicadores económicos Régression logistique lcsh:HD28-70 indicadores financieros algoritmo boosting Insolvencia empresarial 050203 business & management |
| Zdroj: | Repositorio Universidad de Cartagena Universidad de Cartagena instacron:Universidad de Cartagena Panorama Económico, Vol 27, Iss 2, Pp 510-526 (2019) Panorama Económico, Vol 27, Iss 2 (2019) Repositorio UdeA Universidad de Antioquia instacron:Universidad de Antioquia |
| Popis: | espanolLa insolvencia empresarial afecta tanto a las empresas que entran en este proceso como a sus proveedores de bienes y servicios. Esta investigacion hace uso de indicadores financieros para pronosticar la insolvencia empresarial con un ano de anticipacion. El estudio fue aplicado a 2.988 empresas que reportaron informacion financiera a la Superintendencia de Sociedades (Colombia) durante el ano 2017, de las cuales 127 entraron en proceso de insolvencia en 2018. El pronostico considera indicadores financieros de liquidez, rentabilidad y endeudamiento, y contrasta los resultados de la regresion logistica con el algoritmo boosting. Se concluye que los indicadores financieros permiten pronosticar la insolvencia empresarial, sin embargo se debe recurrir a metodologias no tradicionales como el algoritmo boosting que consideren la asimetria de la informacion. EnglishBusiness insolvency affects both companies that enter this process and their suppliers of goods and services. This research uses financial indicators to forecast business insolvency one year in advance.The study was applied to 2,988 companies that reported financial information to the Superintendency of Companies (Colombia) during 2017, of which 127 went into insolvency in 2018. The forecast considers financial indicators of liquidity, profitability and indebtedness, and contrasts the results of the logistic regression with the boosting algorithm. It is concluded that financial indicators allow predicting business insolvency. However, non-traditional methodologies such as the boosting algorithm that consider the information asymmetry should be used. francaisL'insolvabilite commerciale affecte a la fois les entreprises qui entrent dans ce processus et leurs fournisseurs de biens et services. Cette recherche utilise des indicateurs financiers pour prevoir l'insolvabilite des entreprises un an a l'avance.L'etude a ete appliquee a 2988 entreprises qui ont communique des informations financieres a la Surintendance des entreprises (Colombie) en 2017, dont 127 sont entrees en insolvabilite en 2018. La prevision prend en compte les indicateurs financiers de liquidite, de rentabilite et d'endettement et oppose les resultats de la regression logistique a l'algorithme de boosting. Il est conclu que les indicateurs financiers permettent de prevoir l'insolvabilite des entreprises. Cependant, des methodologies non traditionnelles telles que l'algorithme de boosting qui considerent l'asymetrie d'information devraient etre utilisees. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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