Clasificación y predicción del estrés financiero de las empresas del sector manufacturero del Ecuador

dc.contributor.advisorPalacios Riquetti, Jorge Luis
dc.contributor.authorArévalo Quishpi, Diana Jackeline
dc.contributor.authorLópez González, Josselyn Patricia
dc.date.accessioned2021-06-11T20:11:49Z
dc.date.available2021-06-11T20:11:49Z
dc.date.issued2021-06-11
dc.descriptionEl propósito de la presente investigación es clasificar y determinar el estrés financiero de las empresas del sector manufacturero del Ecuador en el periodo 2014-2018. Para ello se recurrió a métodos multivariantes a saber: análisis discriminante múltiple y regresión logística, los cuales fueron utilizados por primera vez por Altman (1968) y Ohlson (1980) respectivamente para la predicción de quiebra de empresas en el contexto americano. Se utilizó una muestra de 833 empresas (4165 observaciones), sin embargo, y debido a razones de manejo de datos se tomó la información de las distintas empresas en los distintos años por observación y no por empresa. Los resultados muestran que el modelo de regresión logística posee una mayor capacidad predictiva que el modelo de análisis discriminante. Vale mencionar que el año en cual se observó mayor estrés financiero del sector manufacturero fue el 2016; a su vez las microempresas fueron las que mayor estrés financiero presentaron, las cuales principalmente se ubican en Pichincha, Guayas, Azuay y Manabí.en_US
dc.description.abstractThe purpose of this research is to classify and determine the financial stress of companies in the manufacturing sector of Ecuador in the 2014-2018 period. For this purpose, multivariate methods were used: multiple discriminant analysis and logistic regression, which were first used by Altman (1968) and Ohlson (1980) respectively for the prediction of bankruptcy of companies in the American context. A sample of 833 companies (4165 observations) was used, however, and due to data management reasons the information of the different companies in the different years was taken by observation and not by company. The results show that the logistic regression model has a greater predictive capacity than the discriminant analysis model. It is worth mentioning that the year in which the greatest financial stress was observed in the manufacturing sector was 2016; At the same time, microenterprises presented the greatest financial stress, which are mainly located in Pichincha, Guayas, Azuay and Manabíen_US
dc.description.cityCuencaen_US
dc.description.degreeIngeniero Comercialen_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.format.extent102 páginasen_US
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/36350
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad de Cuencaen_US
dc.relation.ispartofseriesTAD;1326
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopenAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAdministración de Empresasen_US
dc.subjectSistema económicoen_US
dc.subjectManufacturaen_US
dc.subjectFinanzasen_US
dc.subject.otherRecursos financierosen_US
dc.titleClasificación y predicción del estrés financiero de las empresas del sector manufacturero del Ecuadoren_US
dc.typebachelorThesisen_US
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio53 Ciencias Económicasen_US
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado5312.06 Finanzas y Segurosen_US
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico5312 Economía Sectorialen_US
dc.ucuenca.correspondenciadianita4424@gmail.comen_US
dc.ucuenca.correspondenciajosselyn95@gmail.comen_US
dc.ucuenca.id0102423860en_US
dc.ucuenca.idautor0105213144en_US
dc.ucuenca.idautor0350130159en_US
dc.ucuenca.responsablerecepcionAstudillo Saquinaula Francisco Teodoroen_US

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