Analysis of some economic-financial ratios to analyse the financial crisis in five-star hotels in Barcelona and Madrid

Purpose: Analyse some of the financial ratios to see the impact of the economic crisis on 5-star hotels in Spain. Design/methodology: The information needed to write this article was taken from the Iberian Balance Sheet Analysis System (SABI), the Hotel Occupancy Survey published periodically by the National Statistics Institute, the IDESCAT and the official websites of the hotels analysed. Findings: The results obtained show how the financial crisis did not have a direct impact on luxury hotels, but on the contrary, they continue to increase their success thanks to the best continuous strategies. One test is the luxury hotels that were created in Barcelona and Madrid between 2008 and 2011. The work shows that it does not take into account for a hotel chain to have more than one luxury hotel in the same city, since one both of them may end up showing financial losses. It is also found that it is important to determine the number of rooms that the hotel must have in order to avoid construction costs and to have the maximum efficiency. Research limitations/implications: The study has the problem of not updating the SABI database. In some cases, the information has not been updated since 1990. Practical implications: The result that luxury hotels can cover the fixed assets coefficient with their equity. At the same time, it supports the importance of making a better forecast of the number of rooms in order to help them have a better financing. Social implications: It supports the importance of a single luxury hotel in the same hotel chain in the same city and of making good strategic planning in order to improve the results of financial ratios. Originality/value: The article helps explain how the tourist model in Spain has changed since the beginning of the financial crisis.Peer Reviewe

El comportamiento de los fondos de inversión en España: un análisis de los factores de supervivencia

La tesi realitza una anàlisi de l’evolució del mercat espanyol de fons d’inversió des de la seva creació en 1985 fins 2016 amb l’objectiu d’estudiar quina és la incidència de les diferents variables en la seva desaparició. Es consideren les variables que tradicionalment es troben en la literatura: edat, volum de patrimoni, fluxos d’inversió, rendibilitat i volatilitat i s’incorpora el rating de Morningstar, que no està relacionada amb la mortalitat dels fons en estudis clàssics. A més, la peculiar estructura del mercat espanyol, ens ha portat a considerar la inclusió d’altres dos variables: la vocació inversora i la tipologia de gestora. S’utilitza el model de Cox i una extensió, el model d’Andersen-Gill, amb l’objectiu de conèixer si existeix relació entre el risc de desaparició d’un fons i les variables explicatives considerades. Els resultats obtinguts ens confirmen que aquells fons més joves i amb menor volum patrimonial tenen major risc de desaparèixer. També incrementen el seu risc de desaparició aquells fons que obtenen rendiments negatius a llarg termini. En canvi, la volatilitat i la rendibilitat a curt termini només incideixen en la supervivència dels fons de renda fixa i no incideix en els fons de renda variable. A partir de les variables considerades en aquests models, s’utilitzen els mapes auto-organitzatius de Kohonen (SOM) per confirmar si aquesta metodologia es capaç d’agrupar els fons d’inversió segons continuïn vius o hagin desaparegut. Es comprova que la xarxa neuronal classifica correctament més del 80% dels fons d’inversió. Finalment, s’observa que els resultats dels fons absorbits milloren després d’un procés de fusió en les tres formes de desaparició analitzades, mentre que pel fons absorbent varia en funció de la forma d’extinció.La tesis realiza un análisis de la evolución del mercado español de fondos de inversión desde su creación en 1985 hasta 2016 con el objetivo de estudiar cual es la incidencia de las diferentes variables en su desaparición. Se han considerado las variables que tradicionalmente se encuentran en la literatura: edad, tamaño, flujos de inversión, rentabilidad y volatilidad y se ha incorporado el rating de Morningstar, que no se relaciona con la mortalidad de los fondos en los estudios clásicos. Además, la particular estructura del mercado español, nos ha llevado a considerar la inclusión de otras dos variables: la vocación inversora y la tipología de gestora. Se utiliza el modelo de Cox y una extensión, el modelo de Andersen-Gill, con el objetivo de conocer si existe relación entre el riesgo de desaparición de un fondo y las variables explicativas consideradas. Los resultados obtenidos nos confirman que aquellos fondos más jóvenes y con un menor volumen patrimonial tienen mayor riesgo de desaparición. También incrementan su riesgo de desaparición aquellos fondos que obtienen rendimientos negativos a largo plazo. En cambio, la volatilidad y la rentabilidad a corto plazo sólo inciden en la supervivencia de los fondos de renta fija y no influye en los fondos de renta variable. A partir de las variables consideradas en estos modelos, se utilizan los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM) con el fin de confirmar si esta metodología es capaz de agrupar los fondos de inversión según sigan vivos o hayan desaparecido. Se comprueba que la red neuronal considerada clasifica correctamente más del 80% de los fondos de inversión. Finalmente, se observa que los resultados de los fondos absorbidos mejoran tras un proceso de fusión en las tres formas de desaparición analizadas, mientras que para el fondo absorbente varía en función de la forma de extinción.This thesis carries out an analysis of the evolution of mutual funds in the Spanish market from their creation in 1985 to 2016 with the aim of studying how the different variables contribute to their disappearance. The explicative variables considered are those traditionally found in the literature: age, size, investment flows, return and volatility. To these the Morningstar rating is added, which is not related to the mortality of funds in the classic studies. Furthermore, the specific structure of the Spanish market leads us to include two more variables: investment objectives and type of fund company. We use the Cox model and an extension of it, the Andersen-Gill model, to carry out the analysis with the aim of finding out if there is a relation between the risk of a fund disappearing and the explicative variables considered. The results obtained confirm that younger funds and smaller funds have a greater risk of disappearing. Funds with long-term negative returns are likewise at greater risk. Volatility and short-term return, on the other hand, only intervene in the survival of bond funds; they do not contribute to the survival of equity funds. Apart from the variables considered in these models, the Self-Organising Maps (SOM) are used to see whether this methodology is capable of grouping the funds according to if they have disappeared or not. This neural network is shown to correctly classify more than 80% of the mutual funds. Finally, regarding merger processes, target funds improve their results after a merger in all three ways of disappearing analysed

A Bibliometric and Visualization Analysis of Socially Responsible Funds

The aims of this paper are (i) to identify which documents are the most influential when analyzing socially responsible funds, and (ii) to identify the conceptual structure of the field of research through co-word analysis. To achieve the proposed objectives, the VOS Viewer and two databases, Web of Science (WOS) and Scopus, were used for the period 1988–2018, and a total of 209 research papers were analyzed. This analysis provides an insight into the nature and trends of research on socially responsible investment (SRI) funds

El comportamiento de los fondos de inversión en España: un análisis de los factores de supervivencia

La tesi realitza una anàlisi de l’evolució del mercat espanyol de fons d’inversió des de la seva creació en 1985 fins 2016 amb l’objectiu d’estudiar quina és la incidència de les diferents variables en la seva desaparició. Es consideren les variables que tradicionalment es troben en la literatura: edat, volum de patrimoni, fluxos d’inversió, rendibilitat i volatilitat i s’incorpora el rating de Morningstar, que no està relacionada amb la mortalitat dels fons en estudis clàssics. A més, la peculiar estructura del mercat espanyol, ens ha portat a considerar la inclusió d’altres dos variables: la vocació inversora i la tipologia de gestora. S’utilitza el model de Cox i una extensió, el model d’Andersen-Gill, amb l’objectiu de conèixer si existeix relació entre el risc de desaparició d’un fons i les variables explicatives considerades. Els resultats obtinguts ens confirmen que aquells fons més joves i amb menor volum patrimonial tenen major risc de desaparèixer. També incrementen el seu risc de desaparició aquells fons que obtenen rendiments negatius a llarg termini. En canvi, la volatilitat i la rendibilitat a curt termini només incideixen en la supervivència dels fons de renda fixa i no incideix en els fons de renda variable. A partir de les variables considerades en aquests models, s’utilitzen els mapes auto-organitzatius de Kohonen (SOM) per confirmar si aquesta metodologia es capaç d’agrupar els fons d’inversió segons continuïn vius o hagin desaparegut. Es comprova que la xarxa neuronal classifica correctament més del 80% dels fons d’inversió. Finalment, s’observa que els resultats dels fons absorbits milloren després d’un procés de fusió en les tres formes de desaparició analitzades, mentre que pel fons absorbent varia en funció de la forma d’extinció.La tesis realiza un análisis de la evolución del mercado español de fondos de inversión desde su creación en 1985 hasta 2016 con el objetivo de estudiar cual es la incidencia de las diferentes variables en su desaparición. Se han considerado las variables que tradicionalmente se encuentran en la literatura: edad, tamaño, flujos de inversión, rentabilidad y volatilidad y se ha incorporado el rating de Morningstar, que no se relaciona con la mortalidad de los fondos en los estudios clásicos. Además, la particular estructura del mercado español, nos ha llevado a considerar la inclusión de otras dos variables: la vocación inversora y la tipología de gestora. Se utiliza el modelo de Cox y una extensión, el modelo de Andersen-Gill, con el objetivo de conocer si existe relación entre el riesgo de desaparición de un fondo y las variables explicativas consideradas. Los resultados obtenidos nos confirman que aquellos fondos más jóvenes y con un menor volumen patrimonial tienen mayor riesgo de desaparición. También incrementan su riesgo de desaparición aquellos fondos que obtienen rendimientos negativos a largo plazo. En cambio, la volatilidad y la rentabilidad a corto plazo sólo inciden en la supervivencia de los fondos de renta fija y no influye en los fondos de renta variable. A partir de las variables consideradas en estos modelos, se utilizan los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM) con el fin de confirmar si esta metodología es capaz de agrupar los fondos de inversión según sigan vivos o hayan desaparecido. Se comprueba que la red neuronal considerada clasifica correctamente más del 80% de los fondos de inversión. Finalmente, se observa que los resultados de los fondos absorbidos mejoran tras un proceso de fusión en las tres formas de desaparición analizadas, mientras que para el fondo absorbente varía en función de la forma de extinción.This thesis carries out an analysis of the evolution of mutual funds in the Spanish market from their creation in 1985 to 2016 with the aim of studying how the different variables contribute to their disappearance. The explicative variables considered are those traditionally found in the literature: age, size, investment flows, return and volatility. To these the Morningstar rating is added, which is not related to the mortality of funds in the classic studies. Furthermore, the specific structure of the Spanish market leads us to include two more variables: investment objectives and type of fund company. We use the Cox model and an extension of it, the Andersen-Gill model, to carry out the analysis with the aim of finding out if there is a relation between the risk of a fund disappearing and the explicative variables considered. The results obtained confirm that younger funds and smaller funds have a greater risk of disappearing. Funds with long-term negative returns are likewise at greater risk. Volatility and short-term return, on the other hand, only intervene in the survival of bond funds; they do not contribute to the survival of equity funds. Apart from the variables considered in these models, the Self-Organising Maps (SOM) are used to see whether this methodology is capable of grouping the funds according to if they have disappeared or not. This neural network is shown to correctly classify more than 80% of the mutual funds. Finally, regarding merger processes, target funds improve their results after a merger in all three ways of disappearing analysed

Investment objectives and factors that influence the disappearance of Spanish mutual funds

This paper analyses which variables influence the disappearance of mutual funds in the Spanish market and whether these variables vary depending on the investment objectives. The following variables are tested: age, size, investment flows, return, volatility, Sharpe ratio, Morningstar rating, and fund family. The Kaplan-Meier estimator and an extension of the Cox model, the Andersen-Gill model are used and the results indicate that the impact of some variables on survival capacity is different depending on the fund’s investment objectives. The originality of this article is twofold. The analysis of disappearance takes the investment objectives of the mutual funds into account and a new variable, the Morningstar rating, is introduced. Moreover, no previous study examines survival capacity in the Spanish market according to different investment objectives. In Spain, mutual funds are highly concentrated because most of them are in the hands of a small number of banks who also control the country’s largest fund families. This characteristic not only makes the Spanish market an interesting one for analysis, but it also means that the results of this paper are significant for mutual fund investors

¿El perfil inversor incide en la capacidad de supervivencia de los fondos de inversión?

El artículo realiza un análisis de la evolución del mercado de fondos de inversión en España con especial atención a la variación del peso relativo de cada vocación inversora en función del contexto económico. Este estudio presenta un análisis descriptivo de la capacidad de supervivencia de los fondos de inversión en España, ofreciendo una nueva perspectiva con el cálculo de las tasas de mortalidad y de reposición. Los resultados nos muestran que el perfil del inversor español ha ido cambiando desde posiciones más conservadoras hacia otras alternativas más arriesgadas o con menor rigidez en cuanto al diseño de su cartera. El artículo destaca por su análisis detallado del mercado de fondos, así como el análisis de tasas que proporcionan información adicional al inversor en cuanto a la mortalidad de los fondos de inversión

Analysis of some economic-financial ratios to analyse the financial crisis in five-star hotels in Barcelona and Madrid

Purpose: Analyse some of the financial ratios to see the impact of the economic crisis on 5-star hotels in Spain. Design/methodology: The information needed to write this article was taken from the Iberian Balance Sheet Analysis System (SABI), the Hotel Occupancy Survey published periodically by the National Statistics Institute, the IDESCAT and the official websites of the hotels analysed. Findings: The results obtained show how the financial crisis did not have a direct impact on luxury hotels, but on the contrary, they continue to increase their success thanks to the best continuous strategies. One test is the luxury hotels that were created in Barcelona and Madrid between 2008 and 2011. The work shows that it does not take into account for a hotel chain to have more than one luxury hotel in the same city, since one both of them may end up showing financial losses. It is also found that it is important to determine the number of rooms that the hotel must have in order to avoid construction costs and to have the maximum efficiency. Research limitations/implications: The study has the problem of not updating the SABI database. In some cases, the information has not been updated since 1990. Practical implications: The result that luxury hotels can cover the fixed assets coefficient with their equity. At the same time, it supports the importance of making a better forecast of the number of rooms in order to help them have a better financing. Social implications: It supports the importance of a single luxury hotel in the same hotel chain in the same city and of making good strategic planning in order to improve the results of financial ratios. Originality/value: The article helps explain how the tourist model in Spain has changed since the beginning of the financial crisis.Peer Reviewe

Can Artificial Neural Networks Predict the Survival Capacity of Mutual Funds? Evidence from Spain

Recently, the total net assets of mutual funds have increased considerably and turned them into one of the main investment instruments. Despite this increment, every year a considerable number of funds disappear. The main purpose of this paper is to determine if the neural networks can be a valid instrument to detect the survival capacity of a fund, using the traditional variables linked to the literature of disappearance funds: age, size, performance and volatility. This paper also incorporates annualized variation in return and the Sharpe ratio as variables. The data used is a sample of Spanish mutual funds during 2018 and 2019. The results show that the network correctly classifies funds into surviving and non-surviving with a total error of 13%. Moreover, it shows that not all variables are significant to determine the survival capacity of a fund. The results indicate that surviving and non-surviving funds differ in variables related to performance and its variation, volatility and the Sharpe ratio. However, age and size are not significant variables. As a conclusion, the neural network correctly predicts the 87% of survival capacity of mutual funds. Therefore, this methodology can be used to classify this financial instrument according to its survival or disappearance