Factors Affecting the Risk of Financial Insolvency of Colombian Manufacturing Companies According to their Size, Through the Z-Score De Altman, CA Score, Springate and Fulmer Models During the Pre-Pandemic and Pandemic Period (2017-2021)

La presente investigación se enfoca en el análisis y determinación de los factores que afectan el riesgo de insolvencia financiera de las empresas manufactureras de Colombia según su tamaño. Para esto, se aplican los modelos de predicción de insolvencia financiera Z-Score de Altman, CA Score, Springate y Fulmer, con el propósito de detectar características comunes, evidenciar el bienestar financiero y clasificar cada una de las empresas en los periodos pre-pandemia y pandemia (2017-2021). Este proyecto, se desarrolla partiendo de los estados financieros reportados en la herramienta financiera EMIS - Emerging Markets Research en el periodo de tiempo establecido, el cual, a su vez, refleja la solvencia financiera de las empresas manufactureras seleccionadas.1 Capítulo I. Problema 2 1.1 Antecedentes del Problema 2 1.2 Pregunta de Investigación 8 1.3 Hipótesis 8 1.4 Objetivos 8 1.4.1 Objetivo General 8 1.4.2 Objetivos Específicos 8 1.5 Justificación 9 2 Capítulo II. Marco Teórico y Estado del Arte 12 2.1 Marco Teórico 12 2.1.1 Riesgos Financieros 12 2.1.1.1 Tipos de Riesgo. 14 2.1.1.1.1 Riesgo de Crédito. 14 2.1.1.1.2 Riesgo de Mercado. 14 2.1.1.1.3 Riesgo Operacional. 15 2.1.1.1.4 Riesgo de Liquidez. 15 2.1.1.2 Gestión del Riesgo 16 2.1.1.2.1 Proceso de la Gestión del Riesgo ISO 31000. 16 2.1.1.2.2 Ventajas de la Gestión del Riesgo. 17 2.1.2 Insolvencia Financiera 19 2.1.2.1 Normativa de Insolvencia en Colombia. 20 2.1.2.2 Diagnostico Financiero. 22 2.1.2.3 Indicadores Financieros para Estimar la Insolvencia. 24 2.1.2.3.1 Indicadores de Liquidez. 24 2.1.2.3.2 Indicadores de Actividad. 25 2.1.2.3.3 Indicadores de Endeudamiento. 27 2.1.2.3.4 Indicadores de Rentabilidad. 28 2.1.3 Modelos Financieros 30 2.1.3.1 Modelos de Análisis Discriminante Múltiple. 30 2.1.3.2 Modelos de Predicción de Insolvencia Financiera. 32 2.1.3.2.1 Z Score de Altman. 33 2.1.3.2.2 Springate. 34 2.1.3.2.3 CA-Score. 34 2.1.3.2.4 Fulmer. 35 2.2 Estado del Arte 35 3 Capítulo III. Metodología 43 3.1 Metodología de la Investigación 43 3.1.1 Tipo de Investigación 43 3.1.2 Etapas con sus Respectivas Actividades 43 3.1.3 Variables 45 3.2 Marco Contextual 45 3.2.1 Población 45 3.2.2 Clasificación por Tamaños. 47 3.2.3 Muestra 50 4 Capítulo IV. Resultados 55 4.1 Diagnóstico del desempeño financiero 55 4.1.1 Microempresas 55 4.1.2 Pequeñas Empresas 57 4.1.3 Medianas Empresas 60 4.1.4 Grandes Empresas 61 4.1.5 Diagnóstico consolidado 63 4.2 Identificación de las variables internas y externas 64 4.2.1 Identificación de Factores Internos 65 4.2.2 Identificación de Factores Externos 66 4.2.2.1 Producción y aporte económico del sector manufacturero 67 4.2.2.2 Comportamiento de las Ventas 71 4.2.2.3 Comportamiento del Empleo 77 4.2.2.4 Comportamiento de la Balanza Comercial 79 4.2.2.5 Tasa de intervención bancaria banco de la república 82 4.2.2.6 DTF 84 4.2.2.7 Índice de Precios al Consumidor -IPC 85 4.2.2.8 Tasa Representativa del Mercado - TRM 86 4.2.3 Análisis del impacto de las diferentes variables sobre la solvencia financiera. 87 4.2.3.1 Tasa de Cambio (TRM) vs. Costo de Mercancía Empresas Importadoras 87 4.2.3.2 Tasa de Cambio (TRM) vs. Ingresos netos por ventas Empresas Exportadoras 89 4.2.3.3 Inflación (IPC) vs. Costo de Mercancía y Margen de Utilidad Bruta 91 4.2.3.4 Tasa de Interés (DTF) y Tasa de Intervención Bancaria vs. Razón de Deuda 94 4.2.3.5 Tasa de desempleo y Producto Interno Bruto (PIB) vs. Ingresos netos por ventas 95 4.3 Clasificación de las empresas de acuerdo con su probabilidad de riesgo de insolvencia 100 4.3.1 Modelo Z-1 de Altman 100 4.3.2 Modelo Springate 103 4.3.3 Modelo CA-Score 106 4.3.4 Modelo Fulmer 109 4.3.5 Comparación de Resultados Entre Modelos 112 4.4 Recomendaciones a las empresas 117 5 Capítulo V. Conclusiones y Recomendaciones 119 6 BIBLIOGRAFIA 122MaestríaThis research focuses on the analysis and determination of the factors that affect the risk of financial insolvency of manufacturing companies in Colombia according to their size. For this, the Altman Z-Score, CA Score, Springate and Fulmer financial insolvency prediction models are applied, with the purpose of detecting common characteristics, evidencing financial well-being and classifying each of the companies in the pre-pandemic and pandemic periods (2017-2021). This project is developed based on the financial statements reported in the financial tool EMIS - Emerging Markets Research in the established period of time, which, in turn, reflects the financial solvency of the selected manufacturing companies.Modalidad Presencia

Modelos de Predicción de Fragilidad Empresarial: Una Herramienta para Detectar la Bancarrota

El objetivo de este artículo de revisión es fundamentar la teoría de los modelos de predicción de fragilidad empresarial utilizados para la detección del riesgo de bancarrota. En donde, una vez detallado los diversos estudios literarios en materia de riesgos se logró identificar los métodos que poseen una mayor relevancia, confiabilidad y validez, los cuales surgen a raíz de varios episodios de inestabilidad y secuelas de crisis económicas-financieras. La metodología de investigación posee un enfoque mixto caracterizado por el uso de variables cuantitativas y cualitativas, que ayudan a entender el fenómeno de estudio y por el tipo de investigación tiene un nivel explicativo. Así mismo, se aplica el método de investigación bibliográfico empleado para localizar, identificar y acceder a documentos relacionados con la temática en estudio. Los resultados muestran que la aplicación de los modelos de predicción de quiebra permite que las compañías cuenten con herramientas financieras que ayuden a predecir la incertidumbre y cuantificar su exposición al riesgo de quiebra, para tomar acciones correctivas que ayuden a maximizar su continuidad y a minimizar su probabilidad de pérdida. Por otra parte, ligado a esto se comprueba que todos los métodos de predicción de fragilidad empresarial tales como: Altman, Springate, Ohlson, Pascale y Fulmer, dependen de la información presentada en los estados financieros y estos utilizan la información histórica antes de la fecha de quiebra. Además, los indicadores financieros que son manejados por estos modelos como variables explicativas proporcionan información clave sobre el éxito o fracaso empresarial de las compañías. Palabras clave: Riesgo de insolvencia, bancarrota, indicadores financieros, modelos de fragilidad.   Abstract The objective of this review article is fundamental to the theory of business fragility prediction models used to detect bankruptcy risk. Where, once the various literary studies on risk have been detailed, the methods that have greater relevance, reliability and validity will be identified, which arise as a result of various episodes of instability and sequelae of economic-financial crises. The research methodology has a mixed approach characterized by the use of quantitative and qualitative variables, which help to understand the study phenomenon and by the type of research it has an explanatory level. Likewise, the bibliographic research method used to locate, identify and access documents related to the subject under study is applied. The results show that the application of bankruptcy prediction models allows companies to have financial tools that help predict uncertainty and quantify their exposure to bankruptcy risk, to take corrective actions that help maximize their continuity and minimize their probability. loss. On the other hand, linked to this, it is verified that all business fragility prediction methods such as: Altman, Springate, Ohlson, Pascale and Fulmer, depend on the information presented in the financial statements and these use historical information before the date of bankruptcy. In addition, the financial indicators that are handled by these models as explanatory variables provided key information on the business success or failure of the companies. Keywords:  Insolvency risk, bankruptcy, financial indicators, fragility models

Design of a tool for estimating the probability of insolvency in SME companies in the manufacturing sector as a support for the services offered by the Business Development Center at the Autonomous University of Bucaramanga

Es importante un seguimiento al interior de las empresas para la detección temprana de riesgos financieros. El entorno puede generar impactos negativos por choques en la economía. La ausencia de herramientas, inadecuada gestión y falta de conocimiento de los ejecutivos, también representan riesgos significativos. En 2021, el tejido productivo en Santander y Bucaramanga, 99.7% y 98.8%, respectivamente, fue representado por MiPymes (Prosantander, 2022). Cifra relevante porque estas empresas son más susceptibles a riesgos financieros. En este sentido el proyecto se orientó al diseño de una herramienta para la estimación de la probabilidad de insolvencia en empresas manufactureras. Se analizó una muestra de 79 empresas del Área Metropolitana de Bucaramanga, 55 consideradas sanas y 24 en riesgo. Se utilizó una metodología mixta con enfoque cuantitativo, aplicando modelos Altman Z1, Springate y Ca-Score en MS-Excel, y se estructuró el nuevo modelo Logit_Lerg con el uso de Gretl. Así mismo, se empleó un enfoque cualitativo para describir y analizar las variables relevantes. Los datos se obtuvieron a partir de EMIS- Emerging Markets Group y la Superintendencia de Sociedades en el periodo 2018 a 2021. Por último, se diseño la herramienta en MS-Excel organizada en 5 pasos, incluyendo la preparación de los estados financieros y el cálculo de las variables requeridas, hasta obtener el índice de insolvencia para cada modelo. El resultado, indicó que Altman Z1 obtuvo mayor acierto con el 93,88%, seguido de Logit_Lerg con el 93,43%, el cual permitió dar validez al uso de inductores de valor en el análisis de insolvencia.RESUMEN 6 ABSTRACT 7 INTRODUCCIÓN 15 1. CAPITULO I. PROBLEMA U OPORTUNIDAD 18 1.1 Antecedentes del problema 18 1.2 Planteamiento del problema 21 1.3 Pregunta de investigación 22 1.4 Objetivos 23 1.4.1 Objetivo general 23 1.4.2 Objetivos específicos 23 1.5 Justificación 24 2. CAPITULO II. MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE 28 2.1 Marco teórico 28 2.1.1 Insolvencia Financiera 29 2.1.2 Variables Financieras 30 2.1.2.3 Endeudamiento.. 32 2.1.2.4 Gestión. 33 2.1. 2.5 Flujo de efectivo.. 33 2.1. 2.6 Inductores de valor 33 2.1.3 Riesgos Financieros 35 2.1.4 Modelos de Discriminación Múltiple para Estimar la Insolvencia Financiera 36 2.1.4.2 Modelo Springate. 38 2.1.4.3 Modelo Ca-Score.. 38 2.1.4.4 Modelo Logit. 38 2.1.5 Marco Jurídico 39 2.2 Estado del arte 43 3. CAPITULO III. METODOLOGÍA 57 3.1 Metodología de la investigación 57 3.1.1 Tipo de Investigación 57 3.1.2 Fases del Proyecto 57 3.2 Población y Muestra 59 3.2.1 Selección de la muestra 59 3.2.2 Sector 61 3.2.3 Fórmula de los modelos de insolvencia Altman Z1, Springate y Ca-Score 68 3.2.3.2 Fórmula modelo Springate. 71 3.2.3.3 Fórmula modelo Ca-Score.. 73 3.2.3.4 Fórmula modelo Logit. 74 3.3 Instrumentos de Recolección de Datos 76 3.4 Análisis de Datos 76 3.5 Aspectos Éticos 77 4. CAPITULO IV. RESULTADOS 80 4.1 Modelos para la estimación de la insolvencia en el sector manufacturero. 80 4.2 Análisis de los modelos tradicionales Altman Z1, Ca-Score y Springate en las empresas del sector manufacturero 81 4.2.1 Aplicación del modelo Altman Z1 en las Pymes del sector manufacturero 82 4.2.2 Aplicación del modelo Springate en las Pymes del sector manufactura 84 4.2.3 Aplicación del modelo Ca-Score en las Pymes del sector manufactura 87 4.2.4 Comparativo de los modelos de insolvencia Altman, Springate y Ca-Score 90 4.3 Adaptación del modelo Altman mediante el modelo Logit para la estimación de la insolvencia en las Pymes del sector manufacturero 93 4.3.1 Selección de indicadores financieros e inductores de valor 94 4.3.2 Resultados de la aplicación del modelo Logit_LERG 96 4.3.3 Formulación del modelo Logit_Lerg 102 4.3.4 Validación del modelo Logit_Lerg 104 4.4 Estructura de la herramienta para la estimación de la insolvencia en las empresas del sector manufacturero 109 4.4.1 Recolección de la información 110 4.4.2 Estados Financieros 111 4.4.3 Indicadores financieros 113 4.4.4 Aplicación de los modelos de insolvencia mediante la herramienta 114 5. CAPITULO V. CONCLUSIONES 121 5.1 Conclusiones 121 5.2 Recomendaciones 122 6. BIBLIOGRAFÍA 125MaestríaIt is important to maintain ongoing monitoring within companies for early detection of financial risks. The environment can generate negative impacts due to economic shocks. The absence of tools, inadequate management, and executives' lack of knowledge also pose significant risks. In 2021, the productive fabric in Santander and Bucaramanga, at 99.7% and 98.8%, respectively, was represented by Micro, Small, and Medium Enterprises (MiPymes), (Prosantander, 2022). This figure is relevant because these businesses are more susceptible to financial risks. In this context, the project was oriented towards designing a tool for estimating the probability of insolvency in manufacturing companies. A sample of 79 companies in the Bucaramanga Metropolitan Area was analyzed, with 55 considered healthy and 24 at risk. A mixed methodology was employed, with a quantitative focus, applying Altman Z1, Springate, and Ca-Score models in MS-Excel, and structuring the new Logit_Lerg model using Gretl. A qualitative approach was also used to describe and analyze relevant variables. Data was sourced from EMIS - Emerging Markets Group and the Superintendency of Companies for the period 2018 to 2021. Finally, the tool was designed in MS-Excel, organized into 5 steps, including the preparation of financial statements and the calculation of required variables, to obtain the insolvency index for each model. The result indicated that Altman Z1 achieved the highest accuracy at 93.88%, followed by Logit_Lerg at 93.43%, validating the use of value drivers in insolvency analysis.Modalidad Presencia

Aplicación de modelos de predicción de insolvencia empresarial a la empresa productos Guadalupe Proguadalupe Cía. Ltda., de la parroquia Checa, cantón Quito

El presente proyecto consistió en la aplicación de modelos de predicción de insolvencia empresarial a la empresa Productos Guadalupe Proguadalupe Cía. Ltda., de la parroquia Checa, del cantón Quito, organización que inició sus actividades el 14 de mayo de 2006; y que fue constituida con el objeto social de dedicarse a la actividad de cultivo, plantación, siembra, cosecha, comercialización y distribución de productos agrícolas a nivel nacional. Al no existir dentro de la empresa modelos predictivos que ayuden a conocer si la organización tendrá problemas de quiebra ya sea a corto o mediano plazo, se aplicó los siguientes modelos de predicción: Z de Altman, Springate, Fulmer y CA-Score para conocer si la empresa tiene problemas de insolvencia. Para ello, se utilizó un enfoque de investigación cualitativo y cuantitativo, con un tipo de estudio aplicado y de campo, las fuentes de investigación primaria fueron las encuestas y las entrevistas; y como fuentes secundarias se encuentran libros, artículos científicos, sitios web. Las encuestas se realizó a 36 colaboradores y 17 proveedores de la entidad para conocer una opinión sobre la empresa, además de la entrevista aplicada al gerente y asistente contable con el propósito de conocer la situación de la empresa y contrarrestar lo dicho por los encuestados. Posteriormente, se aplicaron los 4 modelos más utilizados y con un grado de confiabilidad mayor al 80%, obteniendo los siguientes resultados: con Z de Altman un 1,89; Springate: 0,25; Fulmer: -3,66; CA-Score: -1,67. En conclusión, la aplicación de estos modelos arrojó resultados muy bajos, lo que significa que la empresa tiene problemas de insolvencia, es decir, la empresa no tiene suficiente liquidez para cumplir con sus distintas obligaciones en el corto plazo.This project aims to apply business insolvency prediction models to Productos Guadalupe Proguadalupe Cía. Ltd., of Checa, a region belonging to Quito canton. The company began its activities on May 14, 2006, with the corporate purpose of engaging in the growing, planting, sowing, harvesting, marketing, and distribution of agricultural products nationwide. Since there are no predictive models within the company that determine if the organization will have bankruptcy problems in the short or medium term, the prediction models; Altman's Z, Springate, Fulmer and CA-Score, were helpful to identify if the company had insolvency problems. For this reason, qualitative and quantitative research approaches were used, with an applied and field study. The primary research sources were surveys and interviews, and secondary sources were books, scientific articles, websites. Surveys conducted to 36 employees and 17 suppliers of the entity were necessary to get information about the company and the interview with the manager and accounting assistant to understand its situation and counteract what the respondents said. Subsequently, the four models most used were applied and with a reliability degree more significant than 80%, obtaining the following results: with Altman's Z 1.89; Springate: 0.25; Fulmer: -3.66; AC-Score: -1.67. In conclusion, applying these models yielded low results, which means that the company has insolvency problems; that is, it does not have enough liquidity to meet its various obligations in the short term

Diseño de un modelo de gestión administrativa y financiera para mejorar la eficiencia y rentabilidad de la empresa ¨Anthonela Farms¨ provincia Cotopaxi, cantón Latacunga

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo el diseño de un modelo de gestión administrativa y financiera para mejorar la eficiencia y rentabilidad de la empresa Anthonela Farms, provincia de Cotopaxi, cantón Latacunga. Para llevarse a cabo el desarrollo de trabajo de investigación se utilizó los instrumentos del cuestionario, guía de entrevista, guía de observación; que permitieron recopilar datos cualitativos y cuantitativo que determinó el diagnóstico financiero y situacional de la empresa; dando como resultado una disminución en la utilidad del ejercicio de $39.316,67 en el 2019 a$36.474.05 en el 2020; de igual manera se determinó que existe necesidades operativas de fondo de $80.841.14 y que su porción de liquidez es de$15.841.14, siendo este el valor que se tiene que adquirir mediante deuda. Además, los días de cobro y los días de pago no son los adecuados, ya que la empresa realiza sus pagos antes de realizar sus cobros; asimismo, se muestra la aplicación de los métodos de quiebra y solvencia donde la empresa no presenta problemas de corto y mediano plazo; sin embargo, a los 5 años puede incurrir en pérdida o quiebra. Por consiguiente, se concluyó que la empresa tiene problemas de rentabilidad y eficiencia en sus últimos años de funcionamiento, por lo cual es recomendable la implementación de este modelo de gestión administrativa y financiera ya que permite mejorar la eficiencia y rentabilidad de la empresaThe objective of this study was to design an administrative and financial management model to improve the efficiency and profitability of a company called Anthonela Farms, headquartered in Latacunga, province of Cotopaxi. To carry out the study, a questionnaire, an interview guide, and an observation guide were used to collect qualitative and quantitative data to determine the financial and situational diagnosis of the company; resulting in a reduction of profitabilty from $39,316.67 in 2019 to$36,474.05 in 2020. Also, the existence of operating needs was determined with a sum of $80,841.14 with a liquidity portion up to$15,841.14, a value that has to be obtained through debt. In addition, collection days and payment days are not properly established as the company pays its debts before making its collections. Likewise, the application of bankruptcy and solvency methods is shown where the company does not present short and medium-term problems. However, after 5 years, the company may incur in a loss or bankruptcy. Therefore, it was concluded that the company shows profitability and efficiency problems over the last few years of its operations, for which the implementation of this administrative and financial management model is recommended as it allows improving the efficiency and profitability of the compan