Predicción de quiebras empresariales en economías emergentes: uso de un modelo logístico mixto

• Norma Patricia Caro ^[1] ; Margarita Díaz ^[1] ; Marcela Porporato ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Córdoba

     Universidad Nacional de Córdoba

     Argentina

     
  2. [2] York University, Toronto
• Localización: Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 16, 2013, págs. 200-215
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bankruptcy prediction in emerging economies:Use of a mixed logistic model
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• Resumen
  • español

    Este trabajo replica y adapta el modelo de Jones y Hensher (2004) a los datos de una economía emergente con el propósito de evaluar su validez externa. Se compara el desempeño del modelo logístico estándar en relación con el modelo logístico mixto para predecir el riesgo de crisis en el periodo 1993-2000, utilizando estados contables de empresas argentinas y ratios de nidos en estudios de Altman y Jones y Hensher. Como en estudios anteriores, rentabilidad, rotación, endeudamiento y flujo de fondos operativos explican la probabilidad de crisis financiera. La contribución de esta nueva metodología reduce la tasa de error del tipo I a un 9 %. Se demuestra que el modelo logístico mixto, que tiene en cuenta la heterogeneidad no observada, supera ampliamente el desempeño del modelo logístico estándar.

  • English

    This study is a replication and adaptation of Jones and Hensher (2004)model in an emerging economy with the purpose of testing its eternal valid-ity. It compares the logistic standard model’s performance with the logisticmixed model to predict bankruptcy risk of Argentinean companies between1993-2000 by using financial statements and ratios defined in previous stud-ies by Altman and Jones and Hensher. Similar to previous studies, prof-itability, asset turnover, debt and cash flow from operations explain financialdistress’ probability. The main contribution of this new methodology is theimportant reduction of error type I to the 9 %. This study asserts that thelogistic mixed model, that considers the effect of non-observed heterogene-ity, significantly improves the performance of the logistic standard model.