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Valoración del Riesgo Fianaciero en las PYMES
Antonio Calvo-Flores SeguraAntonio Arques PérezFacultad de Economía y EmpresaUniversidad de Murcia
Aspectos MetodológicosLa información utilizada en el planeamiento de este trabajo, ha sido eminentemente contable, Estos datos están recogidos en los estados financieros de las empresas, que engloban tres documentos Balance, Cuenta de Pérdidas y Ganancias, y Memoria. La selección de las variables más adecuadas a utilizar en la construcción del modelo de predicción es parte fundamental del éxito final del mismo. Además , al tratarse de un modelo de valoración sobre el fracaso empresarial se deben barajar variables significativas que discriminen la insolvencia o morosidad. De esta forma, hemos pretendido configurar un conjunto de variables, que desde un punto de vista retórico y práctico, formen un modelo integral de análisis financiero, para una vez seleccionadas las variables atendiendo al fin del análisis, podamos estudiar el comportamiento de dichas variables ante el fracaso, detectar aquellos factores que sean capaces de distinguir de una forma más eficaz la situación de riesgo financiero de una empresa. Así se consideraron:
Por otra parte, en la utilización de los ratios como variables explicativas o discriminantes hay que tener presentes algunos aspectos: Debe tratarse de ratios que tengan significado para el analista, es decir que exista una relación económica y funcional entre los dos elementos enfrentados. En el análisis de las variaciones experimentadas por le ratio debe tenerse en cuenta que éstas pueden deberse al numerado, al denominador o a ambos. Si alguno de los componente del ratio puede tomar valores negativos, se requerirá estudiar la conveniencia de invertir el cociente a fin de evitar distorsiones en la interpretación del ratio. Quedaron fuera del conjunto de variables determinados ratios en su concepción exacta, pues al partir de un marco homogeneizador de la información contable limitado, nos vimos obligados a usar algunos ratios estimados o aproximados. Los ratios financieros finalmente utilizados incluyen ratios de : Liquidez, endeudamiento, estructura y rotación, generación de recursos y rentabilidad. La operativa de cálculo de los ratios utilizados se recogen en el cuadro siguiente:
3 Análisis univariante de los ratios financierosLa interpretación del resultado de un ratio (comparación, por cociente, de elementos que tengan significado para el analista) siempre constituye una tarea extremadamente difícil. evidentemente, el ratio analizado de forma individual no es capaz de delimitar la situación objeto de estudio. Es dentro del modelo de diagnóstico donde alcanza su principal significado. El análisis univariante estudia el comportamiento de las variables (los ratios financieros) por separado, comprueba el empeoramiento o no de los ratios uno a uno, sin cruzar información de distintos ratios. En definitiva se trata de seleccionar aquellos indicadores financieros más discriminantes del comportamiento del fracaso empresarial acordes a la praxis real. Un ratio delimita un significado para el analista en función de los conceptos que configuran el numerador y el denominador del cociente. Sin embargo, en la realidad empresarial el valor de un ratio en particular puede seguir un comportamiento similar entre empresas fracasadas y empresas estables, por lo que tomar decisiones de riesgo de acuerdo con él puede conducir a error. Mientras que otros indicadores reflejan mejor la realidad objeto de estudio, existiendo una separación más clara entre el comportamiento de empresas fracasadas y estables. Son éstos últimos los que nos garantizan en mayor medida la toma de decisiones más adecuada. Un primer análisis consiste en la comparación de los estadísticos descriptivos de los diferentes grupos, fundamentalmente la media muestral, acompañada, para una mejor visión del conjunto de las observaciones, de la desviación típica, la mediana, y los valores máximo y mínimo. Así mismo, debe comprobarse la significatividad de las diferencias mostradas por las medias de cada grupo. El valor medio representa el valor sobre el que se centran los valores observados en la muestra, y con esta información podremos intuir qué variables presentan valores distintos según el grupo, es decir qué ratios muestran un cambio de valor al pasar de una situación de normaliza en la empresa a otra de graves problemas financieros. También podemos determinar si estas diferencias mostradas por los valores medios de cada grupo son discriminantes o no, al compararlos con sus desviaciones típicas los otros estadísticos. la desviación típica representa una medida del distanciamiento de los valores de las observaciones al valor medio y nos da una idea del grado de dispersión o de agrupamiento de los valores de los ratios en torno a sus valores medios. Esta información, sumada a la que obtenemos de los valores máximo y mínimo (que nos acotan el conjunto de valores) y la mediana( que es el valor que deja por debajo y por encima de él dos subconjuntos con el mismo número de observaciones) refuerza la idea obtenida sobre la dispersión de los datos, a la vez que nos alerta sobre la presencia en la muestra de valores extremos. Dichos valores, máximos y mínimos, deberán ser eliminados convenientemente para evitar la distorsión que suponen sobre la información que queremos recabar. La finalidad de este análisis no es predictiva, sino que pretende sólo determinar las diferencias entre las empresas fallidas y las no fallidas. Como primera medida para calcular la importancia discriminadora de los ratios financieros sobre la situación de solvencia o insolvencia en las PyME, se debe realizar un análisis individual de medias, desviaciones, máximos, mínimos y medianas para los dos tipos de situación (fallida o normal), así como un test de clasificación individual, diferenciando las muestras correspondientes a cada sector.
4 Modelización de un sistema de indicadores de alerta.La necesidad de detectar precozmente posibles desequilibrios anomalías en la estructura de las empresas y en le desarrollo de su actividad económica, que podrían causar en ella problemas de solvencia o incluso continuidad, es evidente desde muchos ámbitos del mundo empresarial. Para las PYME resulta fundamental conocer si su evolución y su dinámica en el curso de su actividad les está llevando hacia límites de peligro que supongan un fuerte lastre de cara a su buena marcha futura. Del mismo modo, el análisis de otras empresas resulta igualmente útil, ya sea para establecer comparaciones como para tomar precauciones frente al establecimiento de algún tipo de relación económica con ellas. Para conocer la situación financiera de la empresa hemos seleccionado cinco ratios que en conjunto revelan los aspectos fundamentales de la estructura y actividad de la empresa. Estos ratios, que han sido elegidos por su buen comportamiento discriminante a nivel individual y por formar un modelo compacto de análisis, son:
Para cada ratio vamos a buscar dentro de cada grupo de empresas (fallidas y no fallidas) cuales son sus niveles más representativos para distinguir diferentes estados de cara al concepto que representa, a la vez que comparemos esos niveles con los del otro grupo de empresas, con el objetivo final de establecer varios niveles de corte en los valores del ratio que separen distintos estados de equilibrio o desequilibrio respecto a ese concepto. Esos segmentos de valores del ratio nos definirán los diferentes niveles de alerta de la situación de la empresa. Para el establecimiento de esos puntos de separación entre estados de alerta, utilizaremos las distribuciones muestrales de los ratios como una aproximación a su verdadera distribución. Realizando mediciones a partir de los percentiles oportunos compararemos los solapamientos de las dos distribuciones de empresas a fin de encontrar las zonas de predominio de uno u otro tipo de empresas, así como los niveles reales que alcanzan las empresas en la economía actual. Delimitaremos para cada ratio seis sectores de riesgo separados por cinco puntos de corte. Para fijar estos puntos hemos seguido las siguientes premisas:
La clasificación de la empresa con un determinado nivel de riesgo supone una doble clasificación. En primer lugar, y al margen de que la empresa esté o no en peligro de crisis, se advierte que el valor que se ha alcanzado para ese ratio ( con el significado que posea) está más o menos alejado de la situación de normalidad o de tranquilidad, y que, en el caso de niveles altos de riesgo (los niveles A, B, y C) supondría la presencia de desequilibrios en la actuación empresarial necesitados de una corrección para asegurar la buena marcha de la empresa. Y por otro lado, la pertenencia a un determinado nivel de riesgo, supone una mayor o menos probabilidad de fracaso, tanto por la presencia o no de desequilibrios en ese ratio, como por la probabilidad de que las empresas fallida normales alcancen esos niveles del ratio (aunque el principal desequilibrio que las lleve a la crisis o la razón que las mantenga a flote, sea otro y reflejado por tanto, con mayor intensidad, en otro ratio). La división en seis niveles de riesgo requiere la siguiente interpretación:
Los límites de separación entre los niveles de alerta en cada ratio son, como ya hemos apuntado, función de los valores que dejan a una lado o al otro el veinticinco, el cincuenta o el setenta y cinco por ciento de las observaciones de ese ratio. para delimitar tales valores habrá que calcular esos tres cuartiles para cada ratio y para cada país. De cara a evitar la dependencia de estos valores calculados sobre la muestra de trabajo se requiere la utilización de técnicas de remuestreo tales como los métodos jackknife y bootstrap, a fin de estimar los valores poblacionales y fijar intervalos de confianza para los valores estimados. El método jackknife fue inicialmente introducido por Quenoulle y Tuckey, y trabaja con muestras de (n-1) observaciones obtenidas excluyendo de la muestra original una observación ( o varias para el caso del método jackknife por grupos). El método bootstrap se debe a Efron, y considera conjuntos de tamaño n obtenidos con reemplazamiento a partir de la muestra de n valores observados. Ambos son métodos generales para obtener la precisión de un estimador de forma aproximada. En los dos casos se obtiene un conjunto de submuestras de observaciones a partir de las cuales se extraen los estadísticos que interesen, que en nuestro caso serán funciones de los cuartiles, y se estimarán los valores poblacionales para el porcentaje de error y su varianza. Las pruebas para delimitar los niveles que conformarán el modelo de alertas tempranas en el sector industrial para las tres muestas de empresas, correspondientes a los tres países considerados, España, Francia y Reino Unido, ofrecieron los resultados recogidos en los cuadros 4, 5 y 6, que muestran los cinco valores que separan los seis niveles de alerta establecidos. Para cada límite ofrecemos el valor medio obtenido con el bootstrap, así como su desviación típica y un intervalo de confianza, ambos como medida del grado de estabilidad y represntatividad de dicho valor calculado para cada límite. El intervalo de confianza ha sido calculado por el método del percentil corregido, para un nivel de significatividad del 95% centrado en ese intervalo (lo que supone alfa =2.5%) Los resultados muestran cómo las medias aparecen como significativas, con varianzas muy pequeñas, y con intervalos de confianza que recogen al verdadero valor del parámetro en el noventa y cinco por ciento de los casos con amplitudes bastante pequeñas (en torno al 10-15% a cada lado de la media). Y si bien en algunos casos (especialmente en el caso de España) estos intervalos se solapan en cierto grado, sólo lo hacen con el inmediatamente siguiente, lo que permite siempre diferenciar perfectamente por ejemplo, el nivel A frente al nivel C, o el nivel b frente al nivel D (que son las comparaciones tal vez más preocupantes) y solapamientos que se dan en los valores altos de algunos ratios, E y F, no tienen mucha relevancia por ser estos niveles no de alerta realmente, sino de tranquilidad. |