La consideración de factores cualitativos, macroeconómicos y sectoriales en los modelos de predicción de la insolvencia empresarial: su aplicación al sector textil y confección de Barcelona (1994-1997)
Fecha: septiembre 2001
Antonio Somoza López
Papeles de Economía Española, N.º 89-90 (2001)
En los últimos 30 años, la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores en la materia. Los que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo han derivado en una fuente de investigación constante. En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraidas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas, se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información. La segunda cuestión planteada es la incorporación de variables cualitativas a los modelos con el objetivo de incrementar su capacidad predictiva. Los resultados son positivos en cuanto a su inclusión y, en especial, para el número y rotación delos administradores y su vinculación familiar. Por último, se incorporan variables externas a la empresa, yen este caso, al contrario de lo sucedido con las anteriores, no se observa esa mejoría en la capacidad predictiva de los modelos.During the last 30 years the growing apperarance of quantitative models about insolvency prediction in the financial and accounting literature has awakaned a great interest among the specialists and researchers of this field. What in the beginning were a few models with a sole objective, has evolved into a source of constant research. In this paper an insolvency prediction model is formulated through acombination of different quantitative variables extracted from the Annual Accounts of sample firms for the period 1994-1997. Using a stepwise procedure, those variables which proved to be the most relevant in providing information were selected and analysed. Secondly, we introduced qualitative variables in order to increase the success of the functions. The results were possitive because they added discriminant power. Particularly, number and turnover in the manager board and the existence of familiar relations improved the previous models and achieved higher percentages of sucess. Finally, we introduced macroeconomic and industry variables with the same objective. Nevertheless, they don't improve the accuracy of the models.