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Modelo de fragilidad empresarial Springate en empresas comerciales de productos
veterinarios en Ecuador
Springate bankruptcy prediction model of the commercial sector of veterinary products
in Ecuador
URL: https://revistas.uta.edu.ec/erevista/index.php/bcoyu/article/view/2081/version/2735
Pablo Molina-Panchi
1
; Diego Molina-Panchi
2
; Fanny Pico-Barrionuevo
3
; Katherine Velasco-Velasco
4
Fecha de recepción: 22 de enero de 2023 Fecha de aceptación: 12 de mayo de 2023
Resumen
Los cambios no lineales y abruptos del entorno hacen que la esperanza de vida de las empresas esté limitada debido a los
riesgos ligados a sus operaciones. El objetivo de la investigación es aplicar el modelo de fragilidad empresarial Springate en
compañías del sector comercial de productos veterinarios para la determinación de su exposición al riesgo de insolvencia.
Así mismo, la presente investigación tiene un enfoque cuantitativo caracterizado por el uso de la estadística discriminante
múltiple y la correlación de Pearson. El alcance de este artículo es correlacional porque mide la relación de las variables de
liquidez, endeudamiento, rentabilidad y rotación, utilizadas por el modelo de predicción de quiebra y por su diseño es de tipo
longitudinal debido a que evalúa el desempeño financiero de las empresas en diferentes períodos de tiempo, durante los
años 2015 al 2019. Los resultados de la aplicación del modelo de predicción de quiebra muestran que la mayor parte de
empresas están expuestas al riesgo de bancarrota por factores como: problemas de liquidez, baja rentabilidad que no cubre
el costo de capital y poca rotación.
Palabras clave: Fragilidad empresarial, desempeño financiero, riesgo.
Abstract
The non-linear and abrupt changes in the environment mean that the life expectancy of companies is limited due to the risks
linked to their operations. The objective of the research is to apply the Springate Business Fragility Model to companies in the
commercial sector of veterinary products, to determine their exposure to insolvency risk. Likewise, the present investigation
has a quantitative approach characterized by the use of multiple discriminant statistics and Pearson's correlation. The scope
of this article is correlational because it measures the relationship of the variables of liquidity, indebtedness, profitability and
turnover, used by the bankruptcy prediction model and its design is longitudinal because it evaluates the financial performance
of companies in different periods of time, during the years 2015 to 2019. The results of the application of the Bankruptcy
Prediction Model show that most companies are exposed to bankruptcy risk due to factors such as: liquidity problems, low
profitability that does not cover the capital cost and low turnover.
Keywords: Business fragility, financial performance, risk.
1
Investigador independiente. Latacunga – Ecuador. E-mail: paalmopa92@hotmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1708-8446
2
Investigador independiente. Latacunga - Ecuador. E-mail: diegofabian1@hotmail.es. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5803-1876
3
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ciencias Administrativas. Ambato-Ecuador. E-mail: paulinapico@hotmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-
0002-2276-8198
4
Investigador independiente. Latacunga – Ecuador. E-mail: katherine-velasco@hotmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7958-5042
Boletín de Coyuntura; Nº 37; abril - junio 2023; e-ISSN 2600 - 5727 / p-ISSN 2528 – 7931; UTA-Ecuador; Pág. 7 -14
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Modelo de fragilidad empresarial Springate en empresas comerciales de productos veterinarios en Ecuador
Springate bankruptcy prediction model of the commercial sector of veterinary products in Ecuador
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Introducción
Los múltiples retos del entorno y la libre competencia hacen
que las organizaciones apliquen diferentes herramientas de
diagnóstico financiero con la finalidad de administrar su
riesgo y su sostenibilidad a través de tiempo (Zambrano,
Correa, & Sánchez, 2021). En este contexto, es necesario
cuantificar el riesgo de insolvencia al que se encuentran
sujetas todas las empresas para determinar su continuidad
en el mercado, debido a que los recursos económicos se
agotan más rápido y los mercados son cada vez más
exigentes (Olasagasti, 2015).
En el Ecuador, el comercio es uno de los sectores más
representativos de la economía por su nivel de ventas que
simboliza el 38% de ingresos, seguido por el sector de
servicios con un equivalente del 25% y en último lugar está
el sector de la construcción con apenas un 3% sobre los
ingresos totales de los grupos económicos del país durante
los períodos 2012 – 2019 (Instituto Nacional de Estadística
y Censos, 2019).
Por lo que, se puede indicar que la actividad de comercio es
una de las más significativas en comparación con otras
operaciones económicas. Es por ello, que es fundamental
la aplicación de un modelo de fragilidad empresarial en el
sector comercial de productos veterinarios con el propósito
de identificar los riesgos inherentes asociados al entorno
económico en donde se desarrollan sus actividades
(Molina, Molina, & Flores, 2022).
Desde nuestra perspectiva, las pequeñas, medianas y
grandes empresas, aportan al desarrollo y al crecimiento
económico del país, razón por la cual surge la necesidad de
conocer los factores que materializan al riesgo de
bancarrota; mediante la aplicación de instrumentos que
ayuden al fortalecimiento de su gestión financiera y por
ende a la creación de valor (Bermeo & Armijos, 2021).
De hecho, todas las empresas se encuentran expuestas a
diversos riesgos los cuales dependen de factores internos
que pueden ser controlables y factores externos los cuales
no se pueden controlar; siendo necesario establecer
mecanismos de prevención, control y mitigación (Alonso &
Berggrun, 2015). Desde otro punto de vista, la deficiencia
en los controles financieros y la inadecuada toma
decisiones minimiza su posibilidad de supervivencia (Mariz,
2014).
El objetivo de la investigación es aplicar el modelo de
fragilidad empresarial Springate en compañías del sector
comercial de productos veterinarios para la determinación
de su exposición al riesgo de insolvencia. En este contexto,
se realiza un análisis financiero mediante la aplicación de
los indicadores financieros que involucran este modelo para
conocer el desempeño financiero de estas organizaciones
analizando las variables como: Liquidez, rentabilidad,
endeudamiento y rotación de activos, con el propósito de
distinguir las organizaciones que se encuentran con un alto
riesgo de quiebra (Van Horne & Wachowics, 2010).
Por otro lado, en esta investigación se realiza un
acercamiento sobre la definición del riesgo el cual se asocia
a la probabilidad de pérdida de los recursos financieros que
afectan directamente a la inversión (Chabusa, Delgado, &
Mackay, 2019). Cabe mencionar que, algunos elementos
del fracaso empresarial son: Un alto costo de capital, baja
rentabilidad, estructura de financiamiento inadecuada,
endeudamiento insostenible y baja liquidez; por ende, estos
aspectos conllevan a que las organizaciones necesiten de
costos más altos para cubrir sus operaciones (Gaytán,
2018).
En tal sentido, con la finalidad de conocer sobre estos
aspectos se utiliza el modelo de predicción de quiebra
Springate, formulado por el catedrático Gordon Springate
en el año 1978 de la Universidad Simon Fraser de Canadá,
que se fundamenta en los procedimientos de análisis
discriminante de Edward Altman del modelo de quiebra Z de
Altman (Gaytán, 2015).
El mencionado modelo maneja cuatro variables financieras
tales como: Liquidez, rentabilidad sobre activos, beneficio
de los pasivos con respecto a la utilidad y rotación de
activos. De esta manera, se efectúa un análisis financiero
cuyo propósito es detectar el riesgo de quiebra (Caro,
2016). La ecuación utilizada por el modelo de fragilidad
empresarial Springate se indica a continuación en la fórmula
1.
(1)
En donde, el estadígrafo de -Z- indica el resultado del índice
del modelo de fragilidad empresarial Springate y las
variables utilizadas en esta metodología se exponen en la
Tabla 1:
Tabla 1. Variables del modelo de fragilidad de quiebra de
Springate
Indicador
Fórmula
x 100
Fuente: Springate (1978)
De acuerdo con Springate la regla de decisión del
estadígrafo de -Z- es (Z <= 0,862) las empresas se podrían
considerar como “insolventes” (Springate, 1978).
Además, es necesario señalar que la mayor parte de
modelos de predicción de quiebra utilizan a los ratios
financieros como un insumo de evaluación de su salud
financiera antes de la fecha de quiebra (Ohlson, 1980). Así
mismo, estos indicadores proporcionan información clave
sobre las dificultades y fortalezas financieras de las
organizaciones que ayudan a la toma de decisiones
(Altman, 1968).
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Por otra parte, cuando una inversión es más riesgosa
demanda un mayor rendimiento y por ende las
probabilidades de inversión generan más incertidumbre
(Ortiz, 2002). Dentro de las limitaciones de este estudio se
destaca que el modelo de fragilidad empresarial Springate
utiliza apenas cuatro variables explicativas dentro de estas
se identifican dos ratios con un claro potencial de
predicción, la cual es utilizada por otros modelos como el de
Altman y Ohlson que son los indicadores de rentabilidad y
liquidez (Altman, 1968).
Por último, el modelo de predicción de quiebra no considera
los factores económicos externos y tampoco la información
disponible en el mercado, por lo que estos factores
condicionan al modelo y cuestiona su precisión (Belalcazar
& Trujillo, 2016). La estructura del artículo de investigación
consta de una parte introductoria, metodología, resultados
y conclusiones.
Metodología
El estudio presenta un enfoque cuantitativo basado en la
medición y uso de datos numéricos de intervalo y razón.
Además, este enfoque se caracteriza por el uso de pruebas
estadísticas como la correlación de Pearson y el análisis
discriminante usado por Gordon Springate para la selección
de los indicadores financieros del modelo de predicción de
quiebra Springate (Ducoing, 2019).
Dentro de este estudio, se toma en consideración la
información disponible en las bases de datos de la
Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros;
basadas en fuentes de información de segunda mano, para
lo cual no es necesario calcular una muestra y se toma a 48
empresas activas, en proceso de liquidación o cancelación
del sector comercial de productos veterinarios (Cruz,
Olivares, & González , 2014).
Cabe mencionar que, la investigación es de tipo
correlacional por cuanto mide la relación entre las variables
de liquidez, rentabilidad, endeudamiento y rotación, para
cada año de estudio. En donde, se debe destacar que la
correlación es una técnica estadística que cuantifica en una
escala de -1 a 1 la relación directa e indirecta de las
variables, con el propósito de conocer si en la investigación
presenta problemas de multicolinealidad (Domínguez,
Medina, & González, 2018). La prueba estadística que
permite establecer el nivel de correlación entre las variables
es la prueba estadística de Pearson (Rodríguez & Pérez,
2017).
Así mismo, se usa el método lógico que se basa en
acontecimientos históricos con la finalidad de valorar la
experiencia pasada y probar la teoría sobre la aplicación del
modelo de fragilidad empresarial Springate, basados en
diversas fuentes de información fidedignas que concatenan
la teoría y la práctica (Monroy & Nava, 2018).
Al mismo tiempo, se utiliza el método histórico que recopila
la información de los estados financieros de los años 2015-
2019, de las empresas comerciales de productos
veterinarios con la finalidad de revisar sus datos
retrospectivos (Fresno, 2018).
Frente a ello, el estudio investigativo es longitudinal porque
utiliza la información histórica de los estados financieros de
5 años históricos (Aquino & Barrón, 2020). Para el
procesamiento y análisis de la información financiera de las
empresas se utiliza el software estadístico SPSS 25.0 y
Microsoft Excel.
Resultados
El modelo de fragilidad empresarial Springate es una
herramienta complementaria de análisis financiero utilizada
para cuantificar el riesgo de exposición a la bancarrota con
un alto grado de precisión y efectividad. Así mismo, en este
estudio se toma 48 empresas comerciales dedicadas a la
venta de productos veterinarios con un histórico de 5 años.
Cabe mencionar que, este modelo es aplicable a todo tipo
de organización sin importar su tamaño, actividad y
finalidad. Por lo tanto, para la aplicación del modelo de
predicción de quiebra Springate utiliza como insumos los
indicadores financieros de liquidez, rentabilidad sobre
activos totales, beneficios de los pasivos con respecto a la
utilidad y rotación de activos, los cuales se analizan a
continuación.
El primer indicador de liquidez (A), hace referencia al
efectivo utilizado para la gestión de cobros y pagos de las
compañías. Además, mide la generación de dinero utilizado
para cubrir las obligaciones de terceros a corto plazo
(Ángulo, 2016). Por otra parte, este indicador cuantifica la
capacidad de respuesta para cumplir con sus compromisos
de pago. En la Tabla 2 se muestra los resultados del primer
indicador.
Tabla 2. Liquidez promedio (A) de las empresas
comercializadoras de productos veterinarios por su tamaño
Tamaño
A
1
2015
A
2
2016
A
3
2017
A
4
2018
A
5
2019
Promedio
Mediana
8,24
5,07
-2,36
-2,24
-1,98
1,35
Microempresa
-3,06
2,39
-3,18
-2,57
-5,10
-2,30
Pequeña
2,59
2,59
-2,18
-1,97
-1,99
-0,19
Grande
2,55
2,19
-2,58
-2,67
-3,30
-0,76
Promedio
2,58
3,06
-2,57
-2,36
-3,09
-0,48
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
En este sentido, los resultados promedio del indicador de
liquidez evidencian un nivel de efectivo favorable en los
años 2015 y 2016, lo que refleja una posición financiera
fuerte (PF+), es decir, estas empresas pueden cubrir sus
obligaciones a corto plazo con sus activos más líquidos. Sin
embargo, al analizar los períodos comprendidos desde el
año 2017 al 2019, se muestra signos de iliquidez que
ocasionan el incumplimiento de pagos inmediatos a
proveedores, talento humano, accionistas y obligaciones
financieras contraídas con las instituciones financieras.
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Una vez que se ha efectuado los cálculos se muestra que
las empresas de tamaño mediano tienen un promedio de su
indicador de liquidez de 1,35 y, por otro lado, están las
microempresas, las pequeñas y las grandes empresas, que
registran un indicador promedio desfavorable de liquidez.
Esto significa que los recursos financieros que poseen las
organizaciones no les permiten operar de manera eficiente.
Es decir, no logran cubrir las necesidades financieras como:
mano de obra, endeudamiento y reposición de activos en el
corto plazo (Ross, Westerfield, & Jaffe, 2018). No obstante,
la capacidad de pago de estas empresas se ve limitada
debido a su elevado apalancamiento a corto plazo.
El segundo indicador es el rendimiento sobre los activos (B),
el cual expresa en forma porcentual la cantidad de dinero
que los accionistas e inversionistas recibirán a través del
tiempo por los recursos económicos-financieros invertidos
(Izaguirre, Milagros, & Siu, 2020). En la Tabla 3, se detalla
los datos del segundo indicador.
Tabla 3. Rendimientos sobre activos promedio (B) de las
empresas comercializadoras de productos veterinarios por su
tamaño
Tamaño
B
1
2015
B
2
2016
B
3
2017
B
4
2018
B
5
2019
Promedio
Mediana
0,07
0,09
0,11
0,08
0,06
0,08
Microempresa
0,03
0,07
0,02
0,04
0,00
0,03
Pequeña
0,10
0,08
0,10
0,10
0,09
0,09
Grande
0,11
0,08
0,11
0,17
0,13
0,12
Promedio
0,08
0,08
0,09
0,10
0,07
0,08
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
Los resultados obtenidos muestran que las empresas del
sector comercial veterinario tienen una rentabilidad mínima,
el promedio general del sector es del 8,00% y apenas las
grandes empresas poseen una rentabilidad del 12,00%, que
indica que existen algunos activos improductivos que
restringen su capacidad para crear valor. Así mismo, se
menciona que la rentabilidad obtenida por estas empresas
debe superar el costo promedio ponderado de capital.
De la misma forma, se puede demostrar que mientras más
grande es el tamaño de la empresa mayor es su
rentabilidad. Estos beneficios se obtienen como resultado
de una determinada inversión al comparar la utilidad y el
total de activos.
El tercer indicador, muestra los beneficios de los pasivos
con respecto a la utilidad (C), calcula el apalancamiento
financiero de las organizaciones con relación a los
beneficios generados. Además, este índice mide el nivel de
endeudamiento que puede ser cubierto por la utilidad del
ejercicio y, por lo tanto, conlleva una afectación en las
ganancias (Ross, Westerfield, & Jaffe, 2018). En la Tabla
4, se puntualiza los resultados del tercer indicador.
Tabla 4. Beneficios de los pasivos con respecto a la utilidad (C)
de las empresas comercializadoras de productos veterinarios por
su tamaño
Tamaño
C
1
2015
C
2
2016
C
3
2017
C
4
2018
C
5
2019
Promedio
Mediana
0,13
0,14
0,17
0,14
0,10
0,14
Microempresa
0,07
0,05
0,07
0,04
0,01
0,05
Pequeña
0,13
0,09
0,12
0,11
0,11
0,11
Grande
0,18
0,13
0,14
0,13
0,08
0,13
Promedio
0,13
0,10
0,13
0,10
0,07
0,11
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
En este contexto, se observa que las empresas de tamaño
mediano y grande tienen una mejor posición financiera en
comparación con otras compañías del sector objeto de
estudio. Así mismo, se muestra que las empresas de
tamaño pequeño generan beneficios que superan su
endeudamiento y en el caso de las microempresas tienen
una menor capacidad para hacer frente a sus deudas
debido a un bajo desempeño financiero.
Como se evidencia en los resultados, las empresas del
sector comercial de venta de productos veterinarios
muestran un indicador de beneficios-pasivos con respecto
a la utilidad promedio de 0,11. Por lo tanto, la mayor parte
de estas empresas pueden cubrir sus deudas con las
utilidades y por ende tienen una capacidad moderada de
pago en efectivo. La finalidad es apalancar la deuda con los
beneficios generados para obtener una mayor cantidad de
dinero evitando el costo de los recursos ajenos.
El último indicador, es la rotación de los activos (D), que
mide la actividad o rapidez de los ingresos de las empresas;
es decir, evalúa que tan productivos son los activos para la
generación de ventas por cada unidad invertida (Aching &
Aching, 2006). En la Tabla 5, se especifica los resultados
del cuarto indicador.
Tabla 5. Rotación de activos (D) de las empresas
comercializadoras de productos veterinarios por su tamaño
Tamaño
D
1
2015
D
2
2016
D
3
2017
D
4
2018
D
5
2019
Promedio
Mediana
1,83
1,78
1,84
1,67
1,76
1,78
Microempresa
0,52
0,42
0,41
0,53
0,13
0,40
Pequeña
1,36
1,22
1,34
1,25
1,22
1,28
Grande
2,18
1,80
1,85
1,94
1,72
1,90
Promedio
1,47
1,31
1,36
1,35
1,21
1,34
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
Los resultados obtenidos muestran que las microempresas
poseen un indicador menor a 1, mientras que el resto del
tamaño de las empresas están entre los rangos de 1 a 2, lo
que indica que los activos tardan un menor tiempo en
convertirse en efectivo. Así mismo, se evidencia que
mientras más grande es la empresa mayor será su nivel de
eficiencia administrativa y gestión en cuanto al manejo de
los activos (Moreno, 2018).
Por otra parte, en la Tabla 6 se muestra los resultados de la
aplicación del modelo de fragilidad empresarial Springate
por cada empresa analizada.
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Springate bankruptcy prediction model of the commercial sector of veterinary products in Ecuador
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Tabla 6. Resultados de la aplicación del modelo de predicción de
quiebra Springate en las empresas comercializadoras de
productos veterinarios
Nombre
Tamaño
2015
2016
2017
2018
2019
Empresa 1
Pequeña
6,54
5,74
- 0,08
0,14
- 1,79
Empresa 2
Pequeña
3,19
- 5,51
- 1,86
- 2,26
- 3,57
Empresa 3
Pequeña
2,15
1,92
- 21,94
- 25,38
- 24,70
Empresa 4
Pequeña
30,96
5,57
- 1,75
2,95
1,43
Empresa 5
Microempresa
- 0,41
3,23
- 7,17
- 3,81
- 66,17
Empresa 6
Pequeña
4,26
3,61
- 2,29
- 13,06
- 1,29
Empresa 7
Pequeña
4,31
- 6,20
0,03
0,49
- 0,16
Empresa 8
Mediana
- 187,06
- 1,87
0,51
0,73
0,70
Empresa 9
Pequeña
16,89
17,24
- 1,16
- 1,06
- 1,10
Empresa 10
Pequeña
2,53
2,13
- 3,14
- 0,34
- 1,05
Empresa 11
Grande
3,40
3,20
- 1,19
- 1,68
- 6,05
Empresa 12
Pequeña
21,84
270,62
- 0,67
- 0,57
- 0,47
Empresa 13
Grande
8,31
5,80
- 0,17
- 0,35
- 0,47
Empresa 14
Microempresa
- 1,48
- 1,10
- 0,62
- 0,52
- 0,57
Empresa 15
Mediana
12,07
7,00
- 0,51
- 1,95
- 2,78
Empresa 16
Mediana
6,86
14,25
- 0,86
- 0,87
- 0,76
Empresa 17
Pequeña
3,98
5,72
- 0,40
- 0,26
- 0,32
Empresa 18
Mediana
19,38
8,46
0,39
- 0,28
- 1,46
Empresa 19
Microempresa
4,14
5,32
- 3,20
- 1,51
- 4,78
Empresa 20
Mediana
5,86
5,58
- 0,04
- 0,81
- 0,72
Empresa 21
Microempresa
1,83
2,06
- 2,01
- 1,18
- 0,68
Empresa 22
Pequeña
4,24
4,54
- 0,71
- 0,64
- 1,01
Empresa 23
Mediana
- 145,46
11,39
- 2,41
- 1,02
1,29
Empresa 24
Microempresa
2,33
2,40
0,93
0,85
0,82
Empresa 25
Pequeña
3,96
3,69
- 9,73
- 5,75
- 2,41
Empresa 26
Pequeña
5,60
4,04
- 1,97
0,48
0,36
Empresa 27
Microempresa
9,49
7,84
0,95
2,00
0,35
Empresa 28
Pequeña
2,77
1,79
- 26,13
- 295,56
- 67,74
Empresa 29
Pequeña
3,66
2,27
- 2,02
- 2,44
- 2,57
Empresa 30
Mediana
8,47
3,70
- 1,95
- 1,71
- 1,78
Empresa 31
Pequeña
- 11,81
15,83
- 0,19
- 0,45
0,08
Empresa 32
Pequeña
2,25
1,49
- 26,69
- 10,85
- 7,09
Empresa 33
Microempresa
3,34
3,56
- 7,71
- 3,11
- 4,09
Empresa 34
Pequeña
- 13,59
5,32
- 1,18
- 0,68
- 0,65
Empresa 35
Pequeña
6,12
3,60
- 3,29
- 1,18
- 1,99
Empresa 36
Mediana
4,47
7,14
0,75
0,13
0,55
Empresa 37
Microempresa
4,25
3,25
- 13,58
- 3,23
- 4,28
Empresa 38
Microempresa
8,17
9,33
- 3,26
- 2,38
- 4,81
Empresa 39
Microempresa
1,67
2,80
- 47,60
- 1,36
- 0,65
Empresa 40
Pequeña
3,83
3,02
- 1,53
- 2,22
- 3,62
Empresa 41
Pequeña
- 18,66
24,13
- 2,89
- 2,92
- 3,39
Empresa 42
Pequeña
3,74
4,43
- 1,17
- 0,81
- 2,75
Empresa 43
Mediana
5,16
22,03
- 4,40
- 5,11
- 6,39
Empresa 44
Grande
4,71
2,99
- 1,87
- 0,75
- 1,80
Empresa 45
Mediana
4,75
2,76
- 2,76
6,72
- 2,53
Empresa 46
Microempresa
- 5,89
5,08
- 1,09
2,42
2,02
Empresa 47
Mediana
8,30
3,59
- 0,24
- 0,10
- 1,44
Empresa 48
Pequeña
- 2,56
- 2,34
- 0,86
- 0,85
- 0,76
Nota: Z > 0,862 Riesgo de quiebra mínimo; Z < 0,862 Riesgo de
quiebra máximo
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
Mediante la aplicación del modelo de fragilidad empresarial
Springate en las empresas comerciales del sector
veterinario del Ecuador, durante el año 2015 muestra el
18,75% de casos y durante el año 2016 baja a un 10,42%
de empresas que presentan una alta exposición al riesgo de
bancarrota. A partir de los años 2017 al 2019 incrementa el
número de empresas con un riesgo de quiebra máximo que
aumenta del 87,50% a 93,75%.
En este contexto, se observa que durante los últimos tres
años el sector presenta problemas de bancarrota y no cubre
con las expectativas de rendimiento esperado de los
inversionistas. Por otra parte, se muestra que las empresas
grandes durante los períodos 2015 y 2016 tienen un bajo
riesgo, mientras que para el año 2017 su riesgo incrementa
significativamente.
Tabla 7. Resultados promedio de la aplicación del modelo de
predicción de quiebra Springate en las empresas
comercializadoras de productos veterinarios por tamaño
Tamaño
2015
2016
2017
2018
2019
Mediana
9,53
6,32
-1,23
-1,31
-1,07
Microempresa
-2,80
2,87
-2,99
-2,30
-5,18
Pequeña
3,61
3,45
-1,33
-1,15
-1,22
Grande
3,96
3,30
-1,48
-1,37
-2,26
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de
Compañías, Valores y Seguros (2023)
Estos resultados exponen que la mayor parte de empresas
se encuentran en una zona de riesgo o bancarrota y su
gestión financiera no es favorable. Por otro lado, se
evidencia que la administración financiera en algunas
empresas es adecuada como se muestra en los períodos
2015 y 2016, con excepción de las microempresas a partir
de ahí el riesgo es considerable por lo que es fundamental
que se apliquen herramientas de análisis financiero.
Además, ciertas empresas necesitan un mayor control en
sus recursos financieros para que puedan mitigar su riesgo
de quiebra. Además, se debe mencionar que existen
empresas que poseen un alto nivel de endeudamiento e
iliquidez, lo que les ocasiona dificultades para enfrentar sus
obligaciones financieras. También, se recomienda
incrementar la productividad a partir de estrategias
financieras que ayuden a mejorar la gestión empresarial y
su nivel de eficiencia en cuanto al manejo de sus activos
puesto que existen activos improductivos que limitan su
capacidad de eficiencia y ocasiona una baja rentabilidad en
el sector.
De esta manera, podemos mencionar que este estudio
aplicado al sector comercial de productos veterinarios tiene
un nivel de validez del 91,70%; lo que se demuestra que el
modelo de predicción de quiebra de Springate posee un alto
grado de predictibilidad financiera. En la Tabla 8, se detalla
la prueba estadística de Correlación de Pearson en las
variables utilizadas por el modelo de fragilidad empresarial
Springate entre el período 2015 – 2019, para conocer el
nivel de relación entre las variables.
Modelo de fragilidad empresarial Springate en empresas comerciales de productos veterinarios en Ecuador
Springate bankruptcy prediction model of the commercial sector of veterinary products in Ecuador
P. Molina et al. / Boletín de Coyuntura; Nº 37; abril - junio 2023; e-ISSN 2600 - 5727 / p-ISSN 2528 – 7931; UTA-Ecuador; Pág. 7 -14
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Tabla 8. Correlación de Pearson a los ratios financieros del modelo de fragilidad de Springate 2015-2019
A
1
2015
A
2
2016
A
3
2017
A
4
2018
A
5
2019
B
1
2015
B
2
2016
B
3
2017
B
4
2018
B
5
2019
C
1
2015
C
2
2016
C
3
2017
C
4
2018
C
5
2019
D
1
2015
D
2
2016
D
3
2017
D
4
2018
D
5
2019
A
1
2015
1
A
2
2016
.111
1
A
3
2017
-.043
.088
1
A
4
2018
-.034
.038
.394
**
1
A
5
2019
-.056
.062
.379
**
.706
**
1
B
1
2015
.030
-.092
-.189
-.077
-.069
1
B
2
2016
-.134
-.092
-.068
.115
.128
.676
**
1
B
3
2017
.024
-.115
-.095
.037
.071
.569
**
.732
**
1
B
4
2018
.131
-.110
-.124
.113
.124
.381
**
.509
**
.873
**
1
B
5
2019
.088
-.116
-
.459
**
.003
.026
.400
**
.472
**
.657
**
.778
**
1
C
1
2015
.030
-.032
-.016
.024
.033
.315
*
.424
**
.504
**
.541
**
.392
**
1
C
2
2016
.027
-.034
.006
.012
.006
-.017
.132
.076
.098
-.041
.111
1
C
3
2017
-.007
-.057
-.047
.030
.056
.255
.345
*
.452
**
.480
**
.272
.856
**
.179
1
C
4
2018
-.050
-.058
.001
-.076
-.015
.445
**
.472
**
.469
**
.417
**
.297
*
.804
**
.052
.734
**
1
C
5
2019
-.181
-.030
-.104
-.107
-.045
.251
.352
*
.475
**
.445
**
.282
.862
**
.087
.933
**
.734
**
1
D
1
2015
-.073
-.098
.213
.101
.130
-.032
.018
-.032
-.119
-.236
-.126
.297
*
-.021
.006
-.086
1
D
2
2016
-.120
-.067
.234
.098
.129
-.083
-.043
-.053
-.083
-.233
-.067
.032
.046
-.029
-.030
.851
**
1
D
3
2017
-
.394
**
-.069
.088
.088
.097
-.038
.089
-.045
-.152
-.137
-.011
-.161
.053
.026
.076
.674
**
.772
**
1
D
4
2018
-.018
-.069
.082
.050
.060
.268
.225
.100
-.015
-.029
.022
.203
.010
.498
**
-.028
.463
**
.188
.192
1
D
5
2019
-
.370
**
-.036
.214
.084
.054
-.068
.062
.013
-.097
-.144
.015
-.193
.051
-.004
.137
.473
**
.493
**
.798
**
.156
1
Nota: En el estudio se representa al indicador liquidez con la letra A; Rendimientos sobre activos (ROA) representado por la letra
B; Beneficio pasivos con respecto a la Utilidad por la letra C y la Rotación de activos D
Fuente: Elaboración propia a partir de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (2023)
La regla de decisión de esta prueba estadística considera
que los valores que estén más cerca de 1 tienden a tener
una mayor correlación y viceversa. Los resultados
demuestran que existen correlaciones positivas y negativas,
que indican que las variables no están altamente
correlacionadas y no existe problemas de multicolinealidad.
Conclusiones
El modelo de fragilidad empresarial Springate es una
herramienta efectiva para pronosticar el riesgo de quiebra o
insolvencia empresarial. Este modelo predictivo muestra un
nivel de confianza del 91,70%, lo que representa que este
método es confiable y válido, en donde se cuantificó el
grado de incertidumbre en las empresas comerciales de
productos veterinarios, con el propósito de que los
accionistas, propietarios e inversionistas, puedan aplicar
medidas correctivas para solventar los problemas de
liquidez y rentabilidad comprobados en la investigación. Así
mismo, en la presente investigación se evidencia que la
mayor parte de empresas del sector comercial de productos
veterinarios destruye valor para los inversionistas. Es decir,
el retorno esperado de la inversión es menor a la
rentabilidad mínima esperada.
A pesar de que, el modelo de predicción de quiebra
Springate es considerado como un modelo tradicional que
nace a partir de los fundamentos metodológicos del modelo
Z de Altman, los cuales utilizan a los indicadores financieros
como un punto de partida para conocer su probabilidad de
quiebra, estos coinciden que las variables de liquidez y
rentabilidad son un punto clave en la predicción de la zona
de bancarrota. Mediante esta investigación se detecta
algunos factores que inciden que estás empresas tengan
una alta exposición al riesgo de quiebra las cuales son:
Bajos niveles de efectivo (Liquidez), la rentabilidad es
inferior al costo de capital y existe una baja rotación en el
nivel de ventas de estos productos. Por otro lado, este tipo
de estudios consiente el análisis de los puntos fuertes y
débiles del sector, para la aplicación de acciones que
permitan impulsar su desarrollo.
En la investigación se muestra que el modelo de fragilidad
empresarial Springate aplicado a 48 empresas del sector
comercial de productos veterinarios durante los años 2015
– 2019, la mayor parte de empresas se encuentran en
peligro de bancarrota situándose en un indicador del
estadígrafo de -Z- menor a 0,86. Por esta razón, es
fundamental aplicar este tipo de modelos dentro de las
empresas con la finalidad de contar con una herramienta
eficiente que ayude en la toma de decisiones y a la
maximización de la riqueza de los inversionistas. Así mismo,
resulta interesante recalcar que las empresas
comercializadoras de productos veterinarios que cuentan
con un capital significativo presentan mayores niveles de
rentabilidad.
Modelo de fragilidad empresarial Springate en empresas comerciales de productos veterinarios en Ecuador
Springate bankruptcy prediction model of the commercial sector of veterinary products in Ecuador
P. Molina et al. / Boletín de Coyuntura; Nº 37; abril - junio 2023; e-ISSN 2600 - 5727 / p-ISSN 2528 – 7931; UTA-Ecuador; Pág. 7 -14
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La mayor parte de empresas del sector comercial de
productos veterinarios se encuentran expuestas a riesgos
controlables (internos), que pueden ser mitigados mediante
una adecuada gestión que permitan mejorar sus
operaciones como: procesos internos, atención al cliente,
talento humano o capital intangible y estos incidirán con un
efecto positivo en su desempeño financiero. En estos casos,
los directivos de las empresas deben tomar decisiones
encaminadas al cumplimiento de los objetivos con el
propósito de prorrogar su continuidad empresarial y no
sufran pérdidas que les acerquen al fracaso. Al mismo
tiempo, se debe destacar que la pandemia Covid-19 afectó
a la estructura económica-financiera de todas las unidades
económicas, sin importar su tamaño o giro del negocio,
generando un impacto negativo en sus resultados.
El modelo de predicción de quiebra Springate se adapta a
cualquier tipo de empresa sea esta que cotice dentro del
mercado de valores o no, esta herramienta es aplicable al
entorno latinoamericano y permite que las compañías
puedan detectar el riesgo de insolvencia a tiempo. En este
sentido, para futuras líneas de investigación se recomienda
contrastar los resultados obtenidos con otros métodos de
detección de fracaso empresarial como los modelos de Z de
Altman, Ohlson y Beaver.
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