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Predicción de la quiebra empresarial en el sector agroindustrial de la ciudad de Machala

    1. [1] University of the Pacific

      University of the Pacific

      Estados Unidos

    2. [2] Universidad Espíritu Santo
  • Localización: ACI Avances en Ciencias e Ingenierías, ISSN-e 2528-7788, ISSN 1390-5384, Vol. 14, Nº. 2, 2022
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Prediction of Corporate Bankruptcy in the Agro-industrial Sector of Machala City
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En el presente trabajo se propone un modelo de predicción de quiebra empresarial para las organizaciones agroindustriales domiciliadas en la ciudad de Machala, Ecuador. Este modelo se contruyó utilizando los indicadores financieros de 311 empresas listadas en el portal de información de la Superintendencia de Compañías del Ecuador. Como resultado, el modelo de predicción de quiebra, basado en árboles de decisión, tiene una contabilidad/precisión del 78.57 %, la cual es aceptable comparada con la de otros modelos propuestos en la literatura. Finalmente, el modelo se aplicó en el ejercicio fiscal 2018 obteniendo una alerta temprana para 190 empresas de la rama en estudio, lo cual sugiere un revisión minuciosa de su situación contable-financiera para evitar posibles problemas futuros y salvaguardar la economía de la región y las plazas de trabajo que estas compañías proveen.

    • English

      In this paper, a corporate bankruptcy prediction model is proposed for the agroindustrial companies located in Machala, Ecuador. This model was built using the financial indicators of 311 companies listed in the information portal of Superintendencia de Compa\~n\'ias del Ecuador. As a result, the decision tree based prediction model has an accuracy of 78.57\% which is more acceptable than other models proposed in the literature. Finally, the model was applied in fiscal year 2018, obtaining an early warning for 190 companies, which suggests a thorough review of their accounting-financial situation to avoid possible future issues and safeguard the economy of the region and the jobs that these companies provide.


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