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Este grupo de investigación busca aportar mayor evidencia del pronóstico del fracaso empresarial. La construcción de modelos de ajuste complejos, el estudio de variables tales como el impacto de la auditoría en el pronóstico del fracaso, así como el tratamiento de variables y ratios clásicas nos lleva a determinar un punto de partida mediante la construcción de un modelo matemático que sirva de referencia. En este sentido, hemos reducido el ámbito de estudio a Pyme no financieras gallegas con el fin de desarrollar un modelo que permita diagnosticar y pronosticar el fracaso empresarial. Hemos desarrollado los modelos con base en variables financieras relevantes desde la óptica de la lógica financiera, la tensión y el fracaso financiero, aplicando tres metodologías de análisis: discriminante, logit y lineal multivariante. Por último, hemos cerrado el primer ciclo, utilizando la programación matemática DEA (Data Envelopment Analysis) con el fin de fundamentar la determinación del fracaso. El uso simultáneo de los modelos se explica por la voluntad de comparar sus respectivas conclusiones y buscar elementos de complementariedad. La capacidad de pronóstico lograda nos permite afirmar que los modelos obtenidos son satisfactorios. No obstante, el DEA presenta determinados puntos críticos significativos en cuanto a su aplicabilidad al pronóstico del fallo empresarial.
In the research group we are working to provide further empirical evidence on the business failure forecast. Complex fitting modelling; the study of variables such as the audit impact on business failure; the treatment of traditional variables and ratios have led us to determine a starting point based on a reference mathematical model. In this regard, we have restricted the field of study to non-financial galician SMEs in order to develop a model¹ to diagnose and forecast business failure. We have developed models based on relevant financial variables from the perspective of the financial logic, voltage and financial failure, applying three methods of analysis: discriminant, logit and multivariate linear. Finally, we have closed the first cycle using mathematical programming -DEA or Data Envelopment Analysis- to support the failure forecast. The simultaneous use of models was intended to compare their respective conclusions and to look for inter-relations. We can say that the resulting models are satisfactory on the basis of their capacity for prediction. Nevertheless, DEA contains significant points of criticism regarding its applicability to business failure.
