Análisis Discriminante Múltiple para la estimación de la probabilidad de insolvencia en empresas del sector industrial del distrito de Bogotá (2019)
El presente trabajo de profundización tiene como objetivo identificar las principales variables de insolvencia de las empresas industriales de Bogotá de forma que se construyan diferentes modelos de estimación que permitan a los grupos de intereses como gerentes, analistas y áreas de riesgo de crédito realizar análisis financieros más precisos y con una fundamentación teórica sólida que facilite una gestión del riesgo de insolvencia más eficiente. La investigación toma como muestra 796 empresas para un periodo de tiempo comprendido entre los años 2010 al 2016, a partir de la cual se construyó una base de datos tipo panel, estableciendo 48 variables independientes, entre estas 40 indicadores financieros y 8 indicadores de mercado. Para estos datos fueron probados los modelos de análisis discriminante múltiple, y los modelos de panel de regresión lineal, el modelo logit y el modelo probit, alcanzando un nivel de acierto para el total de las observaciones de 98.53%, 98.61%, 92.24% y 98.66%, respectivamente, habiendo obtenido solamente tres variables que fueron estadísticamente significativas en los cuatro modelos. Ante esto se identificó el alto nivel de acierto que pueden alcanzar los modelos estadísticos sin utilizar un gran número de indicadores financieros, lo cual facilita la implementación bajo un enfoque practico que permita comparar escenarios bajo diferentes condiciones de tiempo, tamaños de empresas y sectores económicos. Palabras clave: insolvencia, quiebra, fracaso empresarial, análisis discriminante múltiple, panel, regresión lineal, logit, probit.