Elaboración de modelos sectoriales de predicción de la insolvencia mediante la inclusión de variables categóricasuna aplicación en el sector de la industria cárnica

Resumen

En la presente tesis se ha pretendido ofrecer una visión global de la predicción de la insolvencia empresarial, desde la aportación inicial de Rosendale (1908) Beaver (1966), Altman (1968) y otros hasta las aportaciones más actuales basadas en técnicas de inteligencia artificial como las de Rodríguez y Días 2006. Para poder efectuar un modelo de predicción para la industria cárnica en España, se ha realizado una descripción de carácter general de la insolvencia en España donde se ha podido apreciar que, en el ámbito macroeconómico, existía una fuerte correlación inversa entre evolución del índice de producción industrial e insolvencia y cierta asociación directa ente disminución de tipos de interés y reducción del fallo empresarial. Las dos hipótesis planteadas en la investigación han sido: H1: La inclusión de variables macroeconómicas en los modelos basados en ratios y en variables categóricas internas mejora la capacidad de predicción de las empresas insolventes. H2: La inclusión de variables sectoriales mejora la capacidad predictiva de los modelos basados en ratios y en variables categóricas internas. Para poder constatarlas se han confeccionado dos tipos de modelos basados en el análisis logit: -Los 4 modelos "delta" se han construido siguiendo las hipótesis básicas de construcción de modelos propuestos por la doctrina y que se fundamentan en la técnica del emparedamiento por sector y tamaño. -Los 2 modelos "epsilon" realizados con una muestra de tamaño muy superior a los anteriores y presentan unos supuestos de partida más flexibles( no se incorpora la técnica del emparejamiento y solo se consideran empresas del mismo sector) mostrando un porcentaje de empresas insolventes sobre sanas más próximo a la realidad. Resultados obtenidos por los modelos estimados. Se puede apreciar la superioridad del modelo "delta-4" en todas las muestras (contraste, validación y entorno real) en lo que concierne a la mejora de la capacidad predictiva de las empresas insolventes con la incorporación de las variables EIEE1 e IPI1, que permite aceptar la primera hipótesis planteada y muestra la influencia del ciclo económico, mediante la interrelación sectorial y la política monetaria sobre la actividad macroeconómica. En cuanto la segunda hipótesis, se ha rechazado para las variables de referencia por dos motivos: - El proceso previo de selección basado en la técnica de tablas de contingencia y los contrastes asociados rechazaba ambos regresores por existir falta de asociación entre insolvencia y la dos variables propuestas (VVVS y VPVM). - Para verificar la falta de asociación se incorporó a los modelos "delta" y "epsilon" ambas variables y los resultados fueron, como era de esperar, decepcionantes ya que la técnica del escalonamiento no incorporó una o ambas variables en el output final. La construcción de los modelos "epsilon" ha permitido ser una herramienta de contraste adicional de la hipótesis planteadas en esta investigación. A su vez, ha permitido ratificar buena parte de las limitaciones de la técnica del emparejamiento contempladas por Palepu (1986). En concreto, se aprecia una sobreestimación en los modelos "delta" del porcentaje de empresas insolventes respecto a los modelos "epsilon". Además, los modelos "delta" presentan un número inferir de variables lo que supone una explicación parcial del fenómeno de la insolvencia mientras que los modelos "epsilon" presentan un conjunto de variables que aportan una visión bastante más general del tema tratado gracias a la incorporación de nuevas variables explicativas.