Predicción del fracaso empresarial utilizando métricas de flujo de efectivo

• Viviana Lambreton Torres ^[1]
  1. [1] Universidad de Monterrey

     Universidad de Monterrey

     México

     
• Localización: Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF): nueva época, ISSN-e 2448-6795, ISSN 1665-5346, Vol. 18, Nº. 3, 2023
• Idioma: español
• DOI: 10.21919/remef.v18i3.729
• Títulos paralelos:
  • Predicting business failure using cash flow metrics
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• Resumen
  • español

    El propósito de esta investigación es examinar la eficiencia de métricas de flujo de efectivo para pronosticar la probabilidad de quiebra de las compañías. A través de un modelo de regresión logística, se analizó la información de 58 empresas con problemas financieros graves y 54 empresas sanas por un período de 5 años. Los resultados indican que cinco de las diez métricas analizadas son predictores eficientes de la probabilidad de quiebra, con un porcentaje de predicción correcta del 87.73% de los casos. De igual forma, se determinó que las empresas sanas y con dificultades financieras presentan métricas de flujo estadísticamente diferentes entre sí, por lo que se recomienda un mayor uso de índices de flujo de efectivo en el análisis financiero. La limitante de este estudio fue el conformar la muestra de empresas que se hayan declarado formalmente en quiebra al 31 de diciembre del 2019. Esta investigación aporta al conocimiento al demostrar que las métricas de flujo de efectivo son una herramienta confiable en el pronóstico de la probabilidad de problemas financieros graves en el contexto de México.

  • English

    The purpose of this research is to examine the efficiency of cash flow metrics to forecast the probability of default of companies. Through a logistic regression model, the information of 58 companies with financial distress and 54 healthy companies had been analyzed for a period of 5 years. The results indicate that five of the ten metrics analyzed are efficient predictors of the probability of bankruptcy, with a correct prediction percentage of 87.73% of the cases. Similarly, it was determined that healthy companies and companies with financial difficulties have statistically different flow metrics from each other, so a greater use of cash flow metrics in financial analysis is recommended. The limitation of this study was to conform the sample of companies declared in default as of December 31, 2019. This research contributes to knowledge by demonstrating that cash flow metrics are a reliable tool in forecasting the probability serious financial problems in the context of Mexico