Modelo de predicción de punto de quiebra de las empresas manufactureras Pymes en Colombia

El objetivo general de este trabajo de investigación es encontrar un modelo financiero multivariable que se ajuste a las características de las pequeñas y medianas empresas colombianas, de tal manera que le permita a los socios, dueños o accionistas de las mismas, predecir con al menos un año de ant...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Ruiz Cotrino, Heymar Augusto
Otros Autores: Horst, Enrique Ter
Formato: Versión aceptada (Accepted Version)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Maestría en Finanzas Corporativas 2016
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10726/1086
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spelling ir-10726-10862020-10-20T15:41:21Z Modelo de predicción de punto de quiebra de las empresas manufactureras Pymes en Colombia Ruiz Cotrino, Heymar Augusto Horst, Enrique Ter Empresas colombianas 658.15 Análisis financiero Fracaso en los negocios Quiebra Compañías - Finanzas Pequeña y mediana empresa Industrias manufactureras Administración financiera El objetivo general de este trabajo de investigación es encontrar un modelo financiero multivariable que se ajuste a las características de las pequeñas y medianas empresas colombianas, de tal manera que le permita a los socios, dueños o accionistas de las mismas, predecir con al menos un año de anticipación, la posibilidad de que su empresa entre en estado de insolvencia o punto de quiebra, basados en probabilidades de default. Es importante mencionar que existen tanto modelos estructurales como no estructurales; en este último se encontraría el modelo Logit construido. Estado del Arte. Modelos de predicción de la insolvencia empresarial de Alejandro Astorga Hilbert. Modelo de predicción de quiebras de las empresas colombianas – Jorge Rosillo. Determinantes de fragilidad en las empresas colombianas – Óscar Martínez. Modelo Z de Altman. Modelo Z1 de Altman. Modelo Z2 de Altman. Modelo de Gordon Springate. Modelo Fulmer. Modelo CA-Score. Modelo Ricardo Pascale. Marco Teórico. Punto de quiebra o insolvencia financiera empresarial. Régimen de insolvencia empresarial en Colombia – Ley 1116 de 2006. Razones financieras. Razones de liquidez. Capital de trabajo. Razón Corriente. Prueba ácida. Razones operacionales o de actividad. Rotación de cuentas por cobrar o período de cobro. Rotación de inventarios o período de reposición. Rotación de cuentas por pagar o período de pago. Ciclo operacional. Razones de endeudamiento o apalancamiento. Razones de rentabilidad o rendimiento. ROA (Return On Asset). ROE (Return On Equity). ROI (Return On Investment). Metodología. Elaboración del modelo Logit. Minería de datos. Modelo LOGIT final. Análisis de resultados Modelo LOGIT vs. Z1 Altman y CA-Store. Magíster en Finanzas Corporativas Maestría 2016-04-11T01:42:32Z 2017-02-10T16:31:31Z 2017-08-12T15:47:11Z 2016-04-11T01:42:32Z 2017-02-10T16:31:31Z 2017-08-12T15:47:11Z 2015 info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Tesis/Trabajo de grado - Caso de estudio - Maestría http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc http://hdl.handle.net/10726/1086 MFC00395 / R934m 2016 instname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA reponame:Biblioteca Digital – CESA repourl:https://repository.cesa.edu.co/ spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Abierto (Texto Completo) 82 páginas application/pdf application/pdf application/pdf Colombia Julio 2015 - Marzo 2016 Maestría en Finanzas Corporativas Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA
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Ruiz Cotrino, Heymar Augusto
Modelo de predicción de punto de quiebra de las empresas manufactureras Pymes en Colombia
description El objetivo general de este trabajo de investigación es encontrar un modelo financiero multivariable que se ajuste a las características de las pequeñas y medianas empresas colombianas, de tal manera que le permita a los socios, dueños o accionistas de las mismas, predecir con al menos un año de anticipación, la posibilidad de que su empresa entre en estado de insolvencia o punto de quiebra, basados en probabilidades de default. Es importante mencionar que existen tanto modelos estructurales como no estructurales; en este último se encontraría el modelo Logit construido.
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