Aproximación predictiva al riesgo crediticio comercial en empresas alimenticias ecuatorianas

Gustavo Flores-Sánchez; Jorge Campoverde-Campoverde; Armando Romero-Galarza; Katherine Coronel-Pangol

doi:10.18046/j.estger.2021.160.4022

Autores/as

Gustavo Flores-Sánchez Profesor, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador. https://orcid.org/0000-0003-4123-2644
Jorge Campoverde-Campoverde Decano, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador.
Armando Romero-Galarza Investigador Junior, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador. https://orcid.org/0000-0003-1149-4299
Katherine Coronel-Pangol Investigadora Junior, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador. https://orcid.org/0000-0003-4370-756X

DOI:

https://doi.org/10.18046/j.estger.2021.160.4022

Palabras clave:

riesgo crediticio, sector alimenticio, logit, cartera de crédito

Resumen

Este artículo tuvo como objetivo analizar la probabilidad de riesgo crediticio comercial de 650 empresas ecuatorianas del sector alimenticio, mediante un análisis estadístico de tipo inferencial e implementación de un modelo de regresión logística. En efecto, se convergió en tres hipótesis que indican que la liquidez, el tamaño y la ubicación de la empresa influyen en la probabilidad de riesgo crediticio. Los resultados del modelo evidenciaron significativamente que las empresas ubicadas en la Sierra, grandes y con alta liquidez son las que mayor probabilidad de riesgo presentan; estas derivaciones proporcionan una aproximación predictiva del riesgo crediticio de las empresas alimenticias y una contribución a la discusión en espacios empresariales, académicos y científicos.

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Referencias

Ahmed, M., Irfan, P. y Ramilam, R. (2019). An empirical study on credit scoring and credit scorecard for financial institutions. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, 8(7), 275-79.

Asociación Nacional de Fabricantes de Alimentos y Bebidas (2020). Gremios empresariales se unen para reactivar la economía del país. Recuperado el 07 de abril de 2020, de: https://n9.cl/f4xok

Asselbergh, G. (2002). Financing firms with restricted access to financial markets: the use of trade credit and factoring in Belgium. The European Journal of Finance, 8(1), 2-20. https://doi.org/10.1080/13518470110076286

Bignozzi, V., Burzoni, M. y Munari, C. (2020). Risk measures based on benchmark loss distributions. Journal of Risk and Insurance, 87(2), 437-475. https://doi.org/10.1111/jori.12285

Borrego del Pino, S. (2008). Estadística descriptiva e inferencial I. Revista Digital Universitaria, 13, 1-12.

Cárdenas, M. y Velasco, B. (2014). Incidencia de la morosidad de las cuentas por cobrar en la rentabilidad y la liquidez: estudio de caso de una empresa social del Estado prestadora de servicios de salud. Revista Facultad Nacional de Salud Pública, 32(1), 16-25.

Cerezo, E., Bielsa, M. y Ramon, M. (2011). Teoría actuarial en la cuantificación de las pérdidas por exposición a riesgo de crédito: una aplicación al mercado colombiano. Academia Revista Latinoamericana de Administración, 47(1), 112-125.

Clarke, R., De Silva, H. y Thorley, S. (2020). Risk management and the optimal combination of equity market factors. Financial Analysts Journal, 76(3), 57-59. https://doi.org/10.1080/0015198X.2020.1756614

Copas, J. (1997). Using regression models for prediction: Shrinkage and regression to the mean. Statistical Methods in Medical Research, 6(2), 167-83. https://doi.org/10.1177/096228029700600206

Farhan, M., Alam, H., Sattar, A. y Khan, S. (2020). Credit risk management in Islamic banking: A system thinking approach. International Transaction Journal of Engineering Management & Applied Sciences & Technologies, 11(16), 1-11. https://doi.org/10.14456/ITJEMAST.2020.319

Flores, M. y Naval, Y. (2018). Gestión de cuentas por cobrar y la rentabilidad de las empresas del sector industrial que cotizan en la bolsa de valores de Lima, Períodos 2010 al 2014. Revista de Investigación Universitaria, 6(1), 21-36. https://doi.org/10.17162/riu.v6i1.1039

Gakure, R., Ngugi, J., Ndwiga, P. y Waithaka, S. (2012). Effect of credit risk management techniques on the performance of unsecured bank loans employed commercial banks in Kenya. International Journal of Business and Social Research, 2(4), 221-236.

García, X., Maldonado, H., Galarza, C. y Grijalva, G. (2019). Control interno a la gestión de créditos y cobranzas en empresas comerciales minoristas en el Ecuador. Espirales Revista Multidisciplinaria de Investigación, 3(26), 14-27. https://doi.org/10.31876/re.v3i26.456

Georgios, K. (2019). Credit risk evaluation and rating for SMES using statistical approaches: The case of European SMES manufacturing sector. Journal of Applied Finance and Banking, 9(5), 59-83.

Gitman, L. (2007). Principios de administración financiera (11.ª ed). México: Pearson.

Gómez, L. y Checo, H. (2014). La gestión del riesgo de crédito como herramienta para una administración financiera eficiente: un estudio de caso. Revista Científica de La UCSA, 1(1), 24-32.

Gujarati, D. y Porter, D. (2013). Econometría (5.ª ed.). México: McGraw- Hill Interamericana.

Harms, H. (2003). La teoría de cartera y algunas consideraciones epistemológicas acerca de la teorización en las áreas economico-administrativas. Contaduría y Administración (208), 37-52.

Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2019). Directorio de Empresas. Instituto Nacional de Estadística. Recuperado el 03 de marzo de 2020 de: https://n9.cl/re90

Jamalinesari, S. y Soheili, H. (2015). The relationship between the efficiency of working capital management companies and corporate rule in Tehran stock exchange. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 205(5), 499-504. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.09.052

Kasiran, F. W., Mohamad, N. A. y Chin, O. (2016). Working capital management efficiency: A study on the small medium enterprise in Malaysia. Procedia Economics and Finance, 35, 297-303. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)00037-X

Kock, A., Schulz, B., Kopman, J. y Gemunden, H. (2020). Project portfolio management information systems' positive influence on performance - the importance of process maturity. International Journal of Project Managemen, 38(4), 229-241. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2020.05.001

Li, J., Li, X., Dai, D., Ruan, S. y Zhu, X. (2020). Research on credit risk measurement of small and micro enterprises based on the integrated algorithm of improved GSO and ELM. Mathematical Problems in Engineering, 2020, 3490536. https://doi.org/10.1155/2020/3490536

Loeffler, G. (2020). The systemic risk implications of using credit ratings versus quantitative measures to limit bond portfolio risk. Journal of Financial Services Research, 58, 39-57. https://doi.org/10.1007/s10693-019-00321-9

Loulianou, S., Leiblein, M. y Trigeorgis, L. (2020). Multinationality, portfolio diversification, and asymmetric MNE performance: The moderating role of real options awareness. Journal of International Business Studies, 52, 388-408. https://doi.org/10.1057/s41267-020-00357-3

Medina, E. (2008). Modelos de elección discreta. REVISTA Universidad EAFIT, 44(152), 66-79.

Melicheríková, Z. (2014). Manažment pohľadávak: metódy riešenia platobnej neschopnosti podniku. Košice: Equilibria.

Michalski, G. (2010). Operational risk in current assets investment decisions: Portfolio management approach in accounts receivable. Agricultural Economics, 54, 12-19.

Ngugi, S., Gakure, R., Mouni, G. y Kahiri, J. (2017). Effects of organization size on accounts receivables management in the hotel industry in Kenya. American Journal of Accounting, 1(1), 25-46. https://doi.org/10.47672/ajacc.192

Orellana, I., Reyes, M. y Cevallos, E. (2019). Evolución de los modelos para la medición del riesgo financiero. UDAAKADEM, 3, 8-35. https://doi.org/10.33324/udaakadem.v1i3.201

Orlova, E. (2020). Decision-Making techniques for credit resource management using machine learning and optimization. Information, 11(3), 144. https://doi.org/10.3390/info11030144

Pacheco, L. (2015). SMEs probability of default: The case of the hospitality sector. Tourism & Management Studies 11(1), 153-159.

Pais, M. y Gama, P. (2015). Working capital management and SMEs profitability: Portuguese evidence. International Journal of Managerial Finance, 11(3), 341-58.

Pla-Santamaria, D., Bravo, M., Reig-Mullor, J. y Molina, F. (2020). A multicriteria approach to manage credit risk under strict uncertainty. TOP, 29, 494-523. https://doi.org/10.1007/s11750-020-00571-0

Rehman, Z., Muhammad, N., Sarwar, B. y Raz, M. (2019). Impact of risk management strategies on the credit risk faced by commercial banks of Balochistan. Financial Innovation, 5, 44. https://doi.org/10.1186/s40854-019-0159-8

Riveros, P., Martínez, P., Rejas, L., López, J. y Espinoza, S. (2015). Estrategia y organizaciones innovar factores que impactan los resultados empresariales: un estudio comparativo entre empresas chilenas y españolas. Innovar: Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 25(56), 21-42. https://doi.org/10.15446/innovar.v25n56.48987

Roeder, J., Palmer, M. y Muntermann, J. (2020). Utilizing News topics for credit risk management: The explanation of bank CDS spreads. Journal of Decision Systems. https://doi.org/10.1080/12460125.2020.1848384

Romero, C., Flores, C., Campoverde, J. y Coronel, K. (2017). Microempresas panificadoras en El Azuay (Ecuador) y su productividad. Retos, 7(14), 167-188. https://doi.org/10.17163/ret.n14.2017.09

Rubio, M. y Berlanga, V. (2012). Cómo aplicar las pruebas paramétricas bivariadas t de Student y ANOVA en SPSS . Caso práctico . Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 5(2), 83-100. https://doi.org/10.1344/reire2012.5.2527

Salamanca, A. y Benitez, J. (2018). Estimación de la probabilidad de incumplimiento de créditos para una empresa del sector siderúrgico en Colombia (tesis de maestría). Universidad EAFIT. Colombia.

Shao, X., Gouliamos, K., Luo, B., Hamori, S., Satchell, S., Yue, X. y Qiu, J. (2020). Diversification and desynchronicity: An organizational portfolio perspective on corporate risk reduction. Risks, 8(2), 51. https://doi.org/10.3390/risks8020051

Sharifi, S., Haldar, A. y Rao, S. (2019). The relationship between credit risk management and non-performing assets of commercial banks in India. Managerial Finance, 45(3), 339-412. https://doi.org/10.1108/MF-06-2018-0259

Sharma, D. (2016). Receivables management in FMCG sector: A study of selected companies. Professional Panorama, 3(1), 10-28.

Shwaish, A. y Muthana, H. (2019). Management of Accounts receivable and its Effect on financial performance An Applied study for a number of companies listed in the Iraq Stock Exchange. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 4(44), 1-19.

Siekelova, A., Kliestik, T., Svabova, L., Androniceanu, A. y Schönfeld, J. (2017). Receivables management: The importance of financial indicators in assessing the creditworthiness. Polish Journal of Management Studies, 15(2), 217-28. https://doi.org/10.17512/pjms.2017.15.2.20

Etxeberría, J. y Tejedor, F. J. (2006). Análisis inferencial de datos en educación. Madrid: La Muralla.

Vera, M., Melgarejo, Z. y Mora, E. (2014). Acceso a la financiacion en pymes colombianas: una mirada desde sus indicadores financieros. Innovar, 24(53), 149-60. https://doi.org/10.15446/innovar.v24n53.43922

Whittemore, A. (1981). Sample size for logistic regression with small response probability. Journal of the American Statistical Association, 76(373), 27-32. https://doi.org/10.1080/01621459.1981.10477597

Zhou, J., Deng, L. y Gibson, P. (2020). SMEs' changing perspective on international trade credit risk management in China: a cultural values evolution approach. Asia Pacific Business Review. https://doi.org/10.1080/13602381.2020.1853936