ResumenDesde la década de 1960, las empresas tienen como objetivo evaluar los resultados futuros del gerenciamiento empresarial para predecir, a mediano plazo, procesos de gestación e instalación de estados de vulnerabilidad financiera. La información contenida en los estados financieros de las empresas y la posibilidad de analizar la evolución en el tiempo de los ratios contables permiten construir modelos de predicción de riesgo de crisis financiera. En este trabajo, se construye un modelo de predicción de riesgo con base en la información contenida en los Estados Contables de las empresas con oferta pública en las Bolsas de Santiago de Chile y de Valores de Buenos Aires (Argentina) para la década del 2000.La crisis financiera se caracteriza por la incapacidad de cumplir con las obligaciones de pago, la obtención de magnitudes excesivas de pérdidas y por situaciones extremas como la quiebra y posterior liquidación de la empresa. Hasta hace un poco más de un año, la mayoría de los trabajos desarrollados para cuantificar la incidencia de ratios financieros en la crisis empresarial, aplicaron métodos de corte transversal, por lo que la construcción de modelos para datos longitudinales resulta pertinente, en tanto incorporan la dimensión temporal en el estudio. En particular, se ha demostrado que el modelo logístico mixto, que tiene en cuenta la heterogeneidad no observada supera ampliamente el desempeño del modelo logístico estándar.Tanto en Argentina como en Chile se han aplicado, recientemente, modelos mixtos con coeficientes aleatorios para predecir estados de vulnerabilidad financiera.Los resultados obtenidos indican que, en las empresas chilenas, el ratio del capital de trabajo explica la mayor proporción de la heterogeneidad inducida por la correlación que presentan los datos, lo que justifica su inclusión como coeficiente aleatorio, mientras que en el mercado argentino lo es el índice de rentabilidad. Además, como efectos fijos, los indicadores con mayor capacidad predictiva de la crisis financiera son los índices de rentabilidad, rotación y endeudamiento.Se concluye que, los ratios significativos poseen poder discriminatorio y su comportamiento muestra que son indicadores para la predicción de crisis.
AbstractSince the 1960s, companies aim to evaluate future performance of the business management to predict the medium term, processes of gestation and installation of statements of financial vulnerability.The information contained in the financial statements of companies and the ability to analyze the evolution in time of financial ratios allows building models predicting risk of financial crisis.This paper presents a risk prediction model based on the information contained in the financial statements of companies with public offering on the Santiago Stock Exchange and the Stock Exchange of Buenos Aires (Argentina) in the 2000s.The financial crisis is characterized by an inability to meet payment obligations, obtaining excessive quantities of waste and in extreme situations like bankruptcy and subsequent liquidation of the company.Until a little over a year ago, most of the work done to quantify the impact of financial ratios in business crisis apply cross-sectional models, but the construction of models for panel data (longitudinal studies) is relevant given that incorporate the temporal dimension in the study. In particular, it has been demonstrated that the mixed logistic model considered unobserved heterogeneity exceeds the performance of standard logistic model.Both Argentina and Chile have recently applied mixed models with random coefficients to predict statements of financial vulnerability.The results indicate that in Chilean companies, the ratio of working capital accounts for the largest proportion of heterogeneity induced correlation present data, which justifies its inclusion as random coefficient, while in the Argentine market it is profitability rate. In addition, as fixed effects, indicators best predictor of the financial crisis they are profitability ratios, rotation and debt.It is concluded that significant ratios have discriminatory power and their behavior shows that are indicators for predicting crises.
