07 de septiembre de 2013
07.09.2013
Investigación

Predicción de insolvencia empresarial con un acierto del 93%

Investigadores de la Politécnica desarrollan un modelo de predicción de insolvencia empresarial a partir de la información económica-financiera de una compañía

07.09.2013 | 12:59

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) ha desarrollado un modelo de predicción de insolvencia empresarial que, a partir de la información económica-financiera de una compañía, predice la posibilidad de una suspensión de pagos con un acierto del 93 %.

El investigador del departamento de Economía y Ciencias Sociales de la UPV Francisco Guijarro, responsable del desarrollo de esta herramienta, ha explicado a EFE que los modelos tradicionales para evaluar la solvencia o insolvencia "son estadísticos y alcanzan entre un 83 y 85 % de acierto".

Ha incidido en que este nuevo modelo, que ya se aplicaba a otras áreas científicas, aumenta el ratio de acierto hasta una media del 93 %, lo que es "un incremento considerable y significativo".

En concreto, las variables utilizadas en el estudio han sido datos del balance de situación y de cuenta de resultados, y entre ellas, las más relevantes, los fondos propios, el activo total, su tamaño, diversas cuentas de resultado, así como los ratios entre alguna de estas variables.

Guijarro ha explicado que el modelo "permite hacer una aplicación en la que cualquier empresa o entidad que quisiera conocer su solvencia o la de otra, debe meter los datos y el programa le facilita una probabilidad".

Este tipo de modelos resulta especialmente útil para las entidades financieras a la hora de definir sus políticas de financiación empresarial, ya que estima la probabilidad de impago.

"Para un banco es muy importante conocer la situación financiera de una empresa y cuál es el riesgo que está asumiendo de que en el futuro pueda hacer frente a la devolución del capital que se le está prestando; nuestro modelo es una herramienta de apoyo a estas entidades en la decisión de conceder o no el préstamo requerido", ha apuntado.

El modelo puede ser aplicado también por las compañías que quieran conocer la solvencia de sus clientes y proveedores (rating) o su posición crediticia dentro del sector económico al que pertenezcan (ránking).

"Además de ayudar a conocer la probabilidad de una empresa de incurrir en un impago, podemos establecer un ránking de empresas de mayor a menor probabilidad de impago", ha agregado.

Según el profesor de la Facultad de ADE de la UPV, la principal dificultad a la hora de emplear las técnicas estadísticas tradicionales en la predicción de insolvencia está en los requerimientos que la muestra de empresas debe cumplir, ya que necesita cierto equilibrio entre el porcentaje de empresas solventes e insolventes.

Sin embargo, ha indicado que es difícil encontrar contextos económicos donde el número de empresas insolventes supere el 15-20 %, y ha apuntado que, en España y hasta comienzos de la crisis de 2008, el porcentaje de empresas insolventes apenas superaba el 3 %.

"Para estos casos resulta más adecuado el empleo de técnicas vinculadas a la investigación operativa y la inteligencia artificial", ha apuntado.

El modelo lo han desarrollado aplicando estas técnicas sobre una muestra de 16.000 empresas españolas y Guijarro ha defendido que esta herramienta es "capaz de pronosticar con una probabilidad de acierto ligeramente superior al 93 % el estado de solvencia de una empresa y clasificarla según el estado de sus cuentas".

El trabajo desarrollado por los investigadores de la UPV ha sido presentado en las Jornadas Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2013 celebradas esta semana en la Ciudad Politécnica de la Innovación.

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