Selección de índices financieros mediante técnicas estadísticas del análisis multivariante

• Autores: Samuel Leonidas Pérez Grau
• Localización: Entramado, ISSN-e 1900-3803, Vol. 9, Nº. 1, 2013, págs. 118-140
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El objetivo de esta investigación es ofrecer a los Contadores Públicos una metodología de reducción del número de indicadores del estado de redituabilidad o de riesgo contable, con los cuales hacer el análisis de las revelaciones financieras de las empresas. Se trata de un estudio experimental exploratorio cuantitativo, para agrupar las contribuciones del conjunto original de p índices financieros de las empresas en otro conjunto de q variables incorrelacionadas, mediante la aplicación de la técnica estadística denominada Análisis de Componentes Principales. Los resultados obtenidos podrían utilizarlos los contadores para: simplificar los análisis posteriores contando para ello con un menor número de componentes, representar gráficamente los individuos en apenas 2 ó 3 dimensiones y, apreciar de modo más objetivo las relaciones entre las variables. Cada nueva matriz de mediciones, aun de las mismas variables sobre los mismos individuos, requiere un nuevo ACP, por lo tanto, nunca podríamos reproducir determinado estado de reditualidad o de riesgo contable, sino que sus variables deberán ser identificadas en cada ocasión.

  • English

    The purpose of this research is to provide certified accountants with a methodology to reduce the number of indicators of the status of profitability or accounting risk in order to conduct an analysis of the financial disclosure of companies. This is an experimental, quantitative, and exploratory study that aims to incorporate the contributions of the original set of p financial indicators of companies into another set of q non-correlated variables by applying a statistical technique called Analysis of Principal Components (APC). The findings of this study could be used by accountants to: i) simplify further analyses using a lesser number of components; ii) graphically represent individuals on only two or three dimensions, and iii) observe inter-variable relations in a much more objective manner. Each new matrix of measurements, even of the same variables about the same individuals, requires a new APC, so a given status of profitability or accounting risk could not be reproduced, but instead its variables must be identified every time.