Patrones de supervivencia para la gestión de los centros especiales de empleo

  1. Gelashvili (Universidad Complutense de Madrid), Vera 1
  2. Segovia Vargas (Universidad Complutense de Madrid), María Jesús 1
  3. Camacho Miñano (Universidad Complutense de Madrid), María del Mar 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Revista de Estudios Empresariales. Segunda época

ISSN: 1988-9046

Año de publicación: 2015

Número: 1

Páginas: 109-126

Tipo: Artículo

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Resumen

Los Centros Especiales de Empleo (CEEs) son empresas rentables que contratan a trabajadores con discapacidad para su normalización en la sociedad. Debido a su crecimiento, competitividad en el mercado de trabajo y a la labor que están desempeñando en el marco de la economía social, estas empresas han suscitado interés recientemente. Sin embargo, los CEEs se enfrentan a un gran desafío y es que deben ser competitivos en el mercado para garantizar su supervivencia. El objetivo de este estudio es analizar la supervivencia de los CEEs españoles, determinando cuáles serían las variables clave que condicionan su continuidad en el mercado, o por el contrario, su fracaso empresarial. La muestra inicial es la totalidad de los CEEs de España, 1.668 empresas. Se recogió la información de sus estados financieros durante el último año disponible. A continuación se clasificaron los CEEs en tres grupos (sanos, dudosos y con elevadas probabilidades de insolvencia) en función de la puntación obtenida al utilizar el Z- score de Altman. Después, se elaboró un modelo de Inteligencia Artificial (algoritmo C4.5) para modelizar las características básicas de los CEEs de los tres grupos anteriormente mencionados.La principal contribución de este estudio es que con los ratios de deudas sobre ventas netas, la rentabilidad económica y el test ácido podemos predecir qué CEEs sobrevivirán y cuáles tendrán más dificultades para mantenerse en el mercado. Además, la metodología IA utilizada aporta un enfoque distinto al tradicional usando técnicas estadísticas.

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