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ECONOMÍA & PYMES ESTUDIOS Y ANÁLISIS
EDICIÓN DICIEMBRE 2016
FACULTAD DE ECONOMÍA Y CIENCIAS EMPRESARIALES
1
ECONOMÍA & PYMES
ESTUDIOS Y ANÁLISIS
Estimados Lectores,
Les presentamos con mucho esfuerzo nuestro Boletín No. 5, en esta edición el tema a tratarse es el
análisis de riesgo mediante el modelo Altman Z-score que se basa principalmente en la predicción de
una posible quiebra financiera. El análisis se lo realizó tomando en cuenta tres diferentes sectores dentro
de la economía (bancario, construcción y farmacéutico).
También presentamos en esta edición el análisis realizado por el alumno de nuestra Facultad, Ricardo
Posas, que nos muestra una simulación de previsiones para las inversiones en lo que respecta al 2017.
Finalmente realizamos una entrevista al docente Econ. Sebastián Cárdenas sobre la
Internacionalización de las PYMES.
De parte del UEES BUSINESS CLUB esperamos que este año haya estado lleno de grandes
experiencias, y también de aprendizajes. Les deseamos una Feliz Navidad y un Próspero 2017, estamos
siempre agradecidos por su apertura.
2
Introducción
Una de las mayores preocupaciones de
los usuarios, tanto internos como externos, de las
organizaciones a nivel mundial, es la de medir el
posible riesgo financiero que presentarán dichas
instituciones en el futuro; para esto, la
ponderación que otorgan las calificadoras de
riesgo resulta de vital importancia a la hora de
analizar un sector, su desenvolvimiento,
rentabilidad y el comportamiento que este tendrá
en el pago sus obligaciones futuras (Rodríguez
Raga, 2008).
Bajo esta premisa, uno de los indicadores
de medición de riesgo que se destaca en la
actualidad es el elaborado en 1968 por el
profesor neoyorquino Edward I. Altman, el Z–
Score de Altman constituye una herramienta de
predicción de quiebras que, a partir de una serie
de ratios, calcula el nivel de insolvencia
financiera de las instituciones, haciendo uso de
las cifras presentadas en el balance general y de
resultados (Robinson Ortiz & Santana García,
2012).
Aplicación del Modelo Z2 Altman al Sector Financiero Privado de Ecuador
Danny Bravo Mendoza
Metodología
Para efectos de este análisis, se utilizó
información obtenida de la base de datos de la
Superintendencia de Bancos del Ecuador, se
analizaron los balances de 13 instituciones
financieras privadas, de las cuales cuatro son
consideradas como “grandes” y nueve como
“medianas”, según la institución mencionada.
Se realizó un test estadístico discriminante de
acuerdo al modelo Z2 de Altman, tomando como
referencia una muestra de corte transversal
obtenida del mes de agosto del 2016. Con el fin
de presentar los resultados obtenidos, se realizó
un análisis univariado haciendo uso de
histogramas y diagramas de dispersión.
En el presente artículo se realiza una evaluación
al sector financiero privado del Ecuador
utilizando el modelo Z2 de Altman, aplicable a
empresas tanto comerciales como de servicios;
esto, con el objeto de medir el grado de
insolvencia que pueda presentar el sector en el
futuro. Se concluye presentando los resultados
obtenidos y mencionando qué instituciones
podrían tener un mayor riesgo de quiebra
financiera de acuerdo a este modelo.
3
Sector Financiero Privado del Ecuador
El sector financiero privado del Ecuador,
entre empresas medianas y grandes, consta de 13
instituciones, cuyo patrimonio promedio neto
bordea los 240 millones de dólares; poseen una
media de Activos Totales de 2,400 millones y
una media de Pasivos de 2,200 millones.
La Figura 1 muestra la carga patrimonial
que presentan estas empresas, donde, de acuerdo
a datos de las Superintendencia de Bancos del
Ecuador (SuperBancos, 2016), las instituciones
consideradas como grandes son: Pichincha,
Pacífico, Guayaquil y Produbanco. Mientras que
las instituciones consideradas como medianas
son: Internacional, Bolivariano, Austro,
Solidario, General Rumiñahui, Machala,
Citibank, Loja y Procredit.
Figura 1. Balance Patrimonial de los Bancos Privados Medianos
y Grandes (Miles de Millones USD)
En cuanto al capital de Trabajo de estas
instituciones (fondos disponibles), la Figura 2
muestra cómo los bancos considerados grandes
manejan mayores niveles de liquidez inmediata,
mientras ocurre lo contrario con los bancos
medianos. Por otro lado, la Figura 2 también
muestra como existe una relación inversa entre el
nivel de fondos disponibles de estas instituciones
y su razón de endeudamiento (activo total/pasivo
total).
Por ejemplo, el “BP Solidario” maneja un
capital de trabajo neto de 70 millones USD,
mientras posee $ 1.20 en activos por cada dólar
de su pasivo total.
Los Bancos que poseen una mayor
liquidez (fondos disponibles) tienden a tener una
paridad más cercana entre su monto total de
activos y pasivos, debido a que un banco, al tener
un mayor monto en pasivos, indica que tiene un
mayor número de cuentahabientes, y esto se
traduce en un mayor número de ingresos por
depósitos, servicios, operaciones de crédito o de
títulos y valores (Laffarga Briones, Martín
Marín, & Vázquez Cueto, 1991).
Figura 2. Fondos Disponibles y Razón de Endeudamiento de los
Bancos Privados de Ecuador (en millones USD) - Agosto 2016
Modelo Z2 de Altman
El modelo Z2 de Altman es una medida
de ratios financieros que permite pronosticar,
mediante la obtención de una ponderación
estadística, si una empresa presenta o presentará
insolvencia financiera, lo que también sirve
como un alertador de futuras quiebras
empresariales (Barrios Coneo & De Arcos
Rodríguez, 2015).
El modelo Z2 de Altman utiliza las cifras
obtenidas en el balance general y estado de
resultados de la empresa para obtener una serie
de índices financieros, mediante el presente
análisis discriminante (Astorga Hilbert, 2015).
4
𝒁𝟐 = 6.56𝑋1 + 3.26𝑋2 + 6.72𝑋3 + 1.05𝑋4
Donde:
𝑋1: Capital de Trabajo/Activo Total
𝑋2: Utilidades Retenidas/Activo Total
𝑋3: Utilidades antes de Intereses e
Impuestos/Activo Total
𝑋4: Patrimonio neto/Pasivo Total
Tras aplicar esta fórmula, se obtiene un
valor que se puede interpretar bajo la siguiente
escala:
𝒁𝟐 > 2.60 La empresa no
tendrá problemas futuros de insolvencia.
1.11 < 𝒁𝟐 < 2.59 Zona gris o
zona no bien definida.
𝒁𝟐 ≤ 1.10 La empresa
tiene altas posibilidades de caer en insolvencia.
Modelo Z2 de Altman aplicado a Bancos
Privados Grandes
Tras realizar el análisis Z2 de Altman a
los bancos privados grandes de Ecuador, se
obtuvieron los resultados presentados en la
Figura 3.
Figura 3. Modelo Z2 de Altman aplicado a Bancos Privados
Grandes. De acuerdo a la escala de Altman,
ninguna de las instituciones analizadas corre
peligro de caer en una insolvencia financiera
futura. Los resultados dieron a conocer que, entre
los bancos privados grandes, el Banco de
Guayaquil (1.83) era el que presentaba mejores
niveles de solvencia, seguido por Banco del
Pacífico (1.77), Produbanco (1.29) y por último
el Banco del Pichincha (1.27).
Modelo Z2 Altman aplicado a Bancos
Privados Medianos
El análisis, que también se realizó con los
bancos privados medianos, se presenta en la
Figura 4.
Figura 4. Modelo Z2 de Altman aplicado a Bancos Privados
Medianos.
De acuerdo a la estimación obtenida, los
tres bancos medianos con mayores niveles de
solvencia financiera fueron: Citibank (2.58),
Banco de Loja (2.15) y Banco General
Rumiñahui (2.01). Además, se pudo conocer
que, con respecto a la escala de Altman, existen
dos bancos privados medianos con altas
posibilidades de caer en insolvencia, estos
fueron: Banco Procredit (1.03) y Banco Solidario
(0.91).
Análisis integral de los resultados
Independientemente de su tamaño, a
continuación, se presenta, en la Figura 5, los
resultados del modelo Z2 de Altman aplicado a
los bancos privados medianos y grandes. Como
se aprecia en la figura, el nivel de solvencia
financiera de los bancos privados no es
estrictamente dependiente de su tamaño, pues
son los bancos medianos los que tienen mejores
niveles de solvencia, es decir, los que tienen
mayor disponibilidad de responder por sus pagos
futuros.
5
Figura 5. Modelo Z2 de Altman aplicado a Bancos Privados
Medianos y Grandes.
Conclusiones
La aplicación del modelo Z2 de Altman a
los bancos privados medianos y grandes de
Ecuador dejó como resultado las siguientes
observaciones:
El nivel de solvencia financiera de las
instituciones analizadas no dependió
estrictamente de su tamaño, dado que
fueron las instituciones medianas las
que presentaron las mejores
ponderaciones.
Citibank (2.58) se proyectó como el
banco con el mejor nivel de solvencia
financiera del país.
Los bancos: Procredit (1.03) y
Solidario (0.91), son los únicos
bancos analizados que tienen un alto
riesgo de caer en una insolvencia
financiera futura. Además, son los
bancos con la razón de
endeudamiento más alta: Procredit
(1.18) y Solidario (1.20).
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predicción de la insolvencia empresarial.
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Bancaria. Recuperado el 2016, de
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http://www.superbancos.gob.ec/practg/sbs_inde
x?vp_art_id=760&vp_tip=2
6
Introducción
El análisis de riesgos para tomar
cualquier decisión financiera, ya sea adquisición
de activos, renegociación de deudas o cualquier
tipo de inversión, amerita la asignación de un
grado de prioridad alta en el proceso de
planeación. Esto se justifica debido a que la
información obtenida permite analizar con
objetividad la decisión y estimar las posibles
consecuencias, de tal forma que se pueda
disminuir el riesgo de fracaso. La ausencia de un
análisis de riesgos podría ocasionar que en el
corto o largo plazo una decisión represente
mayores desembolsos que ingresos.
El proceso de análisis no debe
subestimarse, y debe ser realizado por personas
con alta capacidad de razonamiento numérico y
analítico para observar los posibles caminos
consecuentes a una decisión. De esta forma, lo
más eficiente para el estudio de riesgos es usar
modelos altamente confiables, los cuales son
propuestos por autores reconocidos y aceptados
a nivel global. Así es posible tomar el
conocimiento de expertos para incrementar la
fiabilidad del análisis.
Aplicación del Modelo Altman Z-score en la Industria de la Construcción
Valeria Pantoja Elizalde
En el presente ensayo académico se
realiza el análisis de Altman Z-score de 5
compañías ecuatorianas que participan en la
industria de la construcción. Esta industria es una
de las más afectadas debido a la recesión que
sufre Ecuador como consecuencia a la caída de
los ingresos fiscales, debido a que el Estado era
el principal promotor del crecimiento de la
industria (Carrillo, 2015). Por lo tanto, los
resultados de la formula pueden pronosticar si las
empresas enfrentaran problemas de iliquidez que
determine una posible quiebra.
La predicción de quiebras ha sido uno de
los temas de mayor análisis en el campo del
riesgo financiero, de tal manera que, a lo largo de
las últimas décadas se han desarrollado varios
modelos o fórmulas que tienen como objetivo
pronosticar la probabilidad de que una empresa
entre en proceso de liquidación. Sobresale la
fórmula Altman Z-score para pronosticar
posibles bancarrotas de empresas, debido a su
simplicidad y a su confiabilidad de 85%
(Eidleman, 1995).
7
Desarrollo
El modelo Altman Z-score es una
fórmula que permite medir el grado de
probabilidad de que una empresa entre en
proceso de liquidación o quiebra durante los dos
años posteriores a la fecha de los datos
considerados. Fue propuesta por Edward Altman
en 1968, mientras era profesor asistente de la
cátedra de finanzas en la Universidad de New
York. La fórmula requiere varios datos
referentes a indicadores financieros de la
compañía, los cuales se calculan desde los
estados financieros (Báez, 2014).
De acuerdo a Gerantonis & Vergos
(2013), existen tres variantes de la fórmula, una
de ellas es la clásica. La misma es utilizada para
empresas manufactureras y para empresas
ubicadas en países en vías de desarrollo. Esta
distinción es importante ya que la realidad
economía es distante entre los países en vías de
desarrollo y los desarrollados, por lo tanto, en la
variante clásica se usa diferentes criterios
ajustados a la realidad del Ecuador.
La fórmula está compuesta por varios
criterios, combinando así información de índole
financiera para posteriormente establecer ratios,
con el fin de obtener la probabilidad de que en
dos años la empresa entre en proceso de quiebra.
Tabla 1
Componentes de la formula Altman Z-score
Componentes
Activos corrientes
Pasivo corrientes
Capital de trabajo
Total activos
Utilidades retenidas
Utilidad operativa
Valor de mercado del capital
Total deuda
Ventas
Fuente: Vargas, Barrett & Cordero, 2012
De esta misma forma, existen criterios
para determinar el riesgo de una posible quiebra
considerando el resultado de la formula.
Tabla 2
Criterios para el análisis del riesgo de quiebra
Índice Riesgo de quiebra
1.80 o menos
Muy alto
1.81 a 2.7 Alto
2.8 a 2.9 Posible
3.0 o más Sin probabilidad
Fuente: Vargas, Barrett & Cordero, 2012
Análisis de la industria de la construcción
La industria de la construcción fue una de
las más beneficiadas por el modelo económico
que se ha aplicado en el Ecuador desde el año
2007 (Carrillo, 2015).
De acuerdo a Fontaine, (2014), el modelo
de crecimiento mediante el gasto público influyó
para que el gobierno decida crear varias obras de
infraestructura que permitió la creación de
nuevas empresas que suplen la demanda de las
compañías dedicadas a servicios convexos a la
construcción.
Otro pilar fundamental del modelo de
crecimiento económico fue la inyección de
liquidez para que las personas puedan adquirir
bienes inmuebles.
Como consecuencia, varias compañías
nacieron entre el periodo comprendido entre
2007 – 2009, las mismas que en pocos años
lograron generar activos y rendimientos por
millones de dólares.
Entre 2010 y 2012 este sector generó más
de 200.000 plazas de empleo directas y 400.000
indirectas, provenientes de negocios
relacionados con las construcciones, tal como
servicios profesionales, alimentación, transporte,
entre otras (Ministerio de Finanzas, 2016).
8
Sin embargo, este tiempo de bonanza se
detuvo abruptamente debido a la disminución del
gasto público y del crédito para este sector, el
cual fue el resultado de la disminución del precio
internacional del barril de petróleo desde inicios
de 2015 hasta la actualidad.
Este debacle financiero tomó
desprevenidos a las empresas del sector, quienes
no pudieron generar planes de prevención para
cuidar sus finanzas, e incluso a algunas empresas
llegaron a tener momentos de recesión en medio
de la construcción de obras de gran envergadura.
Considerando el momento de la industria,
es importante realizar el análisis en mención para
determinar cómo se vislumbra la situación
financiera de las distintas empresas que se citan.
De esta forma se identifican factores que
influyen a que unas empresas tengan mejores
indicadores económicos que otras a pesar de
estar en similares situaciones.
Figura 1. Resultado de la aplicación de la formula
De acuerdo a los criterios para analizar el
riesgo, esta empresa no presenta probabilidades
de quebrar en el mediano plazo. Principalmente
porque su valor de mercado es suficientemente
fuerte para afrontar una etapa de iliquidez.
Figura 2. Resultado de la aplicación de la formula.
Con respecto a la empresa analizada, el
resultado es desalentador ya que de acuerdo al
criterio de análisis el riesgo de quiebra es muy
alto. Esta información se soporta al observar los
resultados financieros de los últimos tres años
que indican una caída de las utilidades, hasta que
en el año 2015 reportaron perdida en el ejercicio
según la Superintendencia de Compañía.
Figura 3. Resultado de la aplicación de la formula.
9
La empresa analizada podría tener un
riesgo alto de entrar en quiebra en los próximos
dos años. Al analizar la información financiera
de los estados se observa que tienen una deuda
muy alta, la cual representa alrededor del
representa el 68% del total de los activos y el
73% de las ventas. De acuerdo al análisis de los
últimos estados de resultados, se puede estimar
que la necesidad creciente de apalancamiento
proviene de una caída de las ventas.
Con respecto a la empresa Suárez Salas
Constructores S.A, la probabilidad de quiebra es
muy alta. Eso debido a que tiene un
apalancamiento superior a sus activos; es decir,
que sus ganancias se encuentran comprometidas.
El cumplimiento de pagos está altamente
correlacionado al crecimiento de los ingresos,
pero en el actual mercado la proliferación de
obras es limitada. Por lo tanto, si no se consiguen
ingresos no se podrá cancelar sus obligaciones y
consecuentemente la empresa entraría en
problemas de liquidez.
Conclusión
El indicador Altman Z-score relaciona
índices financieros con el objetivo de determinar
el valor de la probabilidad de que una compañía
entre en proceso de quiebra en los próximos dos
años. Los criterios que utiliza se relacionan con
la medición de la liquidez de la compañía. En
este sentido, se concluye que la fórmula es
confiable debido a que la iliquidez es uno de los
principales factores que ocasiona que una
empresa quiebre a pesar de que disponga de
activos.
El indicador demuestra la existencia de
un alto riesgo de que la compañía podría entre en
proceso de quiebra si continúan los resultados
financieros de la misma forma que el año de
análisis. A pesar de disponer de cuantiosos
activos, posiblemente obras que no han podido
comercializarse, el nivel de pasivos es igual de
grande. Lo mismo ocasionaría que en un
momento se entre en etapa de iliquidez.
Figura 4. Resultado de la aplicación de la formula.
Figura 5. Resultado de la aplicación de la formula.
10
Referencias
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PROBLEMAS EN LA BOLSA MEXICANA
DE VALORES (BMV). Universidad Nacional
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Gerantonis, N., & Vergos, K. (2013). Can
Altman Z scores model predic business failures
in Greece? Proceedings of the 2nd International
Conference: Quantitative , 407-429.
Al analizar la industria de la
construcción, la cual fue una de las más
golpeadas por la recesión económica vivida por
el país desde el año 2015, se determina que
cuatro de las cinco empresas consideradas en el
presente documento se encuentran con un riesgo
alto de entrar en iliquidez, especialmente porque
sus índices de apalancamiento ha aumentado de
sobremanera aunque sus activos han estado en
crecimiento, la relación se explica porque las
compañías analizadas construyen obras que al no
ser vendidas incrementan su activo pero
compromete sus finanzas debido a que deben
cancelar a proveedores.
Gerantonis, N., & Vergos, K. (2013). Can
Altman Z scores model predic business failures
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Conference: Quantitative , 407-429.
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Vargas, J., Barrett, M., & Cordero, J. M. (2012).
Modelos para la prevención de bancarrotas
empresariales utilizados por el sector
empresarial costarricense. Revista Digital
Escuela de Administración de Empresas , 78-99.
11
Introducción
Hoy en día, vivimos en la época en donde
existe demasiada incertidumbre en las empresas,
debido a que hay demasiada competencia o por
el mismo riesgo político que tenemos en
Ecuador. Es debido a esto que muchas empresas
están en constante evolución, aplicando nuevas
estrategias tales como abaratar costos,
consolidación de empresas, una diversificación,
etc. (Pro Ecuador, 2015).
Esta desconfianza que tiene los
accionistas de cada empresa en si esta puede
quebrar o no. Es debido a esto que un forma
confiable de conocer si la empresa posee un
posible riesgo de quebrar es por medio de la
formula Altman Z-Score.
El mercado a analizar es el sector
farmacéutico del Ecuador, en donde se ha
elegido a 5 empresas tales como; la Distribuidora
Farmacéutica Ecuatoriana DIFARE S.A.,
Quifatex S.A., Laboratorios Siegfried S.A.,
Carvagu S.A. y Laboratorios Industriales
Farmacéuticos Ecuatorianos LIFE.
Situación crediticia de Cinco Empresas en el Sector Farmacéutico mediante
Altman Z-score
Jeff Arévalo Rivera
El Altman Z-score se basa en cinco ratios
financieros que se pueden calcular a partir de
datos que se encuentran en el informe anual de
10K de una empresa. Utiliza la rentabilidad, el
apalancamiento, la liquidez, la solvencia y la
actividad de predecir si una empresa tiene un alto
grado de probabilidad de ser insolvente (Putt,
2014).
El método aplicado es una variable de la
ecuación original de Altman Z- Score, se adaptó
la formula debido a que las empresas
mencionadas no cotizan en la bolsa. Sin
embargo, aun sigue tomando en cuenta la
eficiencia, poder crediticio y liquidez de la
empresa (Jácome, 2015).
Altman Z-Score
El Altman Z-score es el resultado de una
prueba de resistencia de crédito la cual mide la
probabilidad de quebrar de una empresa de
fabricación que bien puede cotizar o no cotizar
en la bolsa de valores.
12
El profesor en finanzas, de la Universidad
de Nueva York, Edward Altman, desarrolló la
fórmula Z-score de Altman en el año 1967, y fue
publicado en 1968. En el 2012, se publicó una
versión actualizada de la llama Altman Z-score
Plus la cual se puede utilizar para evaluar a las
empresas públicas y privadas, de fabricación y
no manufactureras, las empresas y las compañías
estadounidenses y no estadounidenses. El
Altman Z-score Plus puede ser usado para
evaluar el riesgo de crédito corporativo.
La interpretación de Altman Z-Score se
basa en tres fases, en donde la primera significa
que si obtiene una puntuación por debajo de 1,1
significa que la empresa este probablemente
dirigida a la quiebra. La segunda significa que si
la empresa recibe una puntuación sobre 2.6 esta
no es propensa a ir a la quiebra o que tendría
problemas de solvencia. Y por último las
empresas que estén entre estos dos rangos ya
mencionados (1,1 y 2,6), son empresas que se
ubicaran en una zona que no se encuentra bien
definida (Formosa, 2015).
Empresas Elegidas
Distribuidora Farmacéutica Ecuatoriana
DIFARE S.A., Quifatex S.A., Laboratorios
Siegfried S.A. Carvagu S.A. y Laboratorios
Industriales Farmacéuticos Ecuatorianos LIFE.
Figura 1. Situación Financiera DIFARE S.A.
Figura 2. Situación Financiera QUIFATEX S.A.
Figura 3. Situación Financiera LABORATORIOS SIEGFRIED
S.A.
Figura 4. Situación Financiera CARVAGU S.A.
Figura 5. Situación Financiera LIFE
13
Se va a utilizar es una variable de la
fórmula original Altman Z-Score, se realizó
adaptaciones con el fin de aplicarlo a todo tipo
de empresas y no solamente a las que cotizaran
en bolsa. Cabe mencionar que esta versión se
desarrolló con empresas manufactureras y
pondera de manera importante el activo total de
la empresa y su rotación.
La fórmula es Z2 = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72 X3
+ 1.05 X4 en donde cada variable (X) posee su
valor diferente debido a que el cálculo esta hecho
en base a la generación de utilidades en relación
al activo, así como su reinversión (Formosa,
2015).
• X1 = (Capital de trabajo / Activo total)
• X2 (Utilidades retenidas / Activo total)
• X3 (UAII / Activo total)
• X4 (Patrimonio neto / Pasivo total)
Figura 6. Resultado del Altman Score de las 5 compañías
Conclusiones
Mediante los datos obtenidos se concluye
que las empresas seleccionadas no se
encuentran dentro de posibles riesgos de
quiebre.
Laboratorios Industriales Farmacéuticos
Ecuatorianos LIFE es el que posee una
mayor solvencia debido a su rápida rotación
de inventario y bajos precios.
• Tres de estas empresas poseen altos
costos de producción de medicamentos lo cual
los deja con menos ganancia, frente a las otras
empresas.
• DIFARE como tal es una empresa
distribuidora de medicamento y también posee
centros de venta directos a cliente (farmacias), lo
cual le genera altos costos.
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o=3.1.1%20%20&fecha=2015-12-
31%2000:00:00.0
14
Introducción
¿Ya sabes en que instrumento invertir en
el 2017? Las opciones son variadas y dependen
del punto de vista. En el 2016 existieron varios
eventos que transformarán de alguna manera el
curso de la historia. Eventos como el Brexit será
un hito importante en la historia de Europa y el
mundo. Por otro lado, las elecciones
estadounidenses, y su resultado, ofrecen una
perspectiva distinta de lo que serán los mercados
en los próximos cuatro años.
Ante estos dos eventos, los
inversionistas/especuladores reaccionaron de
maneras distintas; algunos temieron, otros se
arriesgaron. Dicho esto, se afirma que las
emociones están mezcladas; mientras unos
consideran lo peor, otros muestran una postura
de oportunidad ante un cambio.
Por el lado de las divisas, el euro y la libra
esterlina se depreciaron contra el dólar de una
manera nunca antes vista. De hecho, el día de las
votaciones el euro se depreció 2.1% contra el
dólar, y la libra, 8.1%, mientras que el oro
avanzó 4%. Este último, al igual que algunos
mercados accionarios subieron a precios y
niveles record, respectivamente.
Ricardo Posas Murillo
Sin embargo, ciertos inversionistas de
renombre no ven un punto más allá del actual. Es
decir, no consideran que los precios podrían
subir más y que más bien exista el riesgo de
“corrección de mercado”.
En este momento se afirma que existe
incertidumbre acerca de los futuros rendimientos
de los mercados, por lo que tener estrategias de
selección de activos y gestión de riesgo
representa una ventaja sin igual.
Afortunadamente, en 1952 Harry
Markowitz desarrolló la “Teoría Moderna de
Selección de Portafolios”. Esta hace uso de la
estadística para asesorar al inversionista cuál de
la “n” cantidad de activos harían una mezcla
adecuada para incurrir en cierto grado de riesgo
a cambio de cierto nivel de rendimiento.
Puntualmente, Markowitz (1952) se basó en el
uso de la media y la desviación estándar como
medida de rendimiento y riesgo,
respectivamente.
A continuación se presentará un ejercicio
de selección de activos. El portafolio imaginario
está compuesto por 5 activos: futuros de oro,
petróleo y cobre; divisas (USD/JPY y
EUR/USD). ¿Por qué estos activos? En tiempos
de incertidumbre el oro es quien recibe la
mayoría de la atención por parte de los
inversionistas; se vuelve más volátil.
15
En cuanto al petróleo, con las recientes
reuniones de la OPEC para acuerdos de
reducción de producción, se crea la expectativa
de que progresivamente la producción irá
reduciendo, junto con un incremento del precio
del barril. Respecto al cobre, la reducción de la
demanda de China amenaza a los productores
mundiales de cobre pues ante este hecho el
precio del mismo podría estar en riesgo de
reducirse.
El euro, por su lado, a largo plazo es una
moneda que podría depreciarse contra el dólar
debido a los cambios que habrá luego de que
Inglaterra quede por completo fuera de la zona
euro.
Entonces, ¿cuál es la mejor combinación
para obtener un alto rendimiento a un
determinado nivel de riesgo? El intervalo de
tiempo de los rendimientos de los productos
compuestos por en esta cartera es una
información tomada desde el 1 diciembre de
2015 hasta el 1 diciembre de 2016.
Los portafolios con mínimo riesgo y
máximo rendimiento quedarían compuestos así:
Tabla 1
Descripción de cada activo
En todo el tiempo estudiado, el único
activo con rendimiento negativo es el par
USD/JPY. A pesar de eso, su riesgo es uno de los
más bajos. Si la tendencia sigue como se
muestra, la mejor decision de inversion sería
cubrirse con posiciones “short” para tomar
ventaja de la reducción del precio.
Rendimiento Riesgo Min. Riesgo Max. Rend
USDJPY -0.03% 0.77% 34% 0%
Petróleo 0.08% 2.76% 1% 0%
Cobre 0.10% 1.25% 5% 100%
Oro 0.04% 1.00% 10% 0%
EURUSD 0.00% 0.54% 50% 0%
Peso
Paralelamente, el par EUR/USD tiene un
rendimiento casi de 0% y un riesgo
considerablemente bajo en comparación con el
resto. Si se asumiera que un inversionista tuviera
posiciones short para ambos activos, y long para
el resto, el rendimiento y riesgo del portafolio
sería de la siguiente forma:
Tabla 2
Riesgo y rendimiento de los distintos portafolios
Nota: el horizonte de planeación es
diario. Debe asumirse que el rendimiento
esperado del portafolio es un estimado diario. Si
se quisiera conocer el rendimiento y riesgo
anualizado sería de la siguiente forma:
Tabla 3
Riesgo y rendimiento anualizado de los distintos
portafolios.
Evidentemente la diferencia de riesgo y
rendimiento anualizado es abismal entre ambos
portafolios y se observa que realmente es
necesario incurrir en un alto nivel de riesgo para
obtener altos rendimientos.
Bibliografía
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The
Journal of Finance, 77 - 91.
Davis, M. H., & Norman, A. R. (1990). Portfolio
selection with transaction costs. Mathematics of
Operations Research, 15(4), 676-713.
Archer, N. P., & Ghasemzadeh, F. (1999). An
integrated framework for project portfolio
selection. International Journal of Project
Management, 17(4), 207-216.
Bajo riesgo Alto Rendimiento
Rendimiento 0.02% 0.10%
Riesgo 0.34% 1.25%
Rendimiento de Portafolio
Bajo riesgo Alto Rendimiento
Rendimiento -0.40% 29.70%
Riesgo 5.32% 19.89%
Rendimiento de Portafolio (anualizado )
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¿Cuáles considera usted son las claves para
internacionalizar las Pymes?
Aumento de la facturación de la
empresa.- La internacionalización da la
posibilidad a la empresa de aumentar su
facturación sin tener que aumentar esa presión
competitiva que puede existir en el mercado
interno. Al dirigirse a otros mercados, se amplía
la cartera de clientes con lo que tiene más
posibilidades de aumentar sus ventas, y por lo
tanto la facturación.
Economía de escala.- Al aumentar la
demanda se aumenta la producción obteniendo
una reducción del coste unitario del producto
fabricado. En el caso de las empresas
distribuidoras, al aumentar sus ventas, aumentan
su demanda a proveedores, aumentando también
su poder de negociación para obtener mejores
márgenes debido al aumento del volumen de
compra.
Herramienta de defensa ante la
globalización.- Una de las consecuencias de la
globalización es la aparición de nuevos
competidores en el mercado interno. Las
empresas deben ampliar su mercado para no
perder sus ventas.
A continuación le presentaremos una entrevista con el Econ. Sebastián Cárdenas sobre la
Internacionalización de las PYMES. El Econ. Cárdenas es docente a tiempo completo de la Facultad
de Economía y Ciencias Empresariales de la UEES. Entre las clases que el dicta están:
Microeconomía, Análisis Político y Económico, Comercio Internacional, entre otras. Al mismo
tiempo dirige un Proyecto de Vinculación de la Facultad que también trata sobre el tema de esta
entrevista.
Entrevista al
Econ. Sebastián Cárdenas
Alargar el ciclo de vida del producto.-
Las empresas pueden encontrar un mercado
interno saturado e incluso obsoleto siendo
sustituido por nuevas soluciones tecnológicas.
Existen mercados donde el avance no es tan
rápido y los productos de las empresas pueden
tener aun cabida, y alargar el ciclo de vida.
Diversificación del riesgo.- La
internacionalización de la empresa, reduce la
dependencia que tiene la misma del mercado
interno y clientes habituales. Ante cualquier
situación que provoque una reducción de la
demanda, fluctuaciones estacionales, etc. no
dependen un solo mercado para vender
productos o servicios teniendo diversificado su
riesgo.
¿De acuerdo a su investigación cuáles han sido
las principales causas por las que las Pymes
del sector estudiado no han
internacionalizado sus operaciones?
Problemas en desarrollos de mercado,
incipiente estructura, aversión al riesgo y
problemática jurídica y de entorno económico.
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¿Considera Usted que aún el proceso de
internacionalización es largo en las pymes del
Ecuador?
Claro, porque ese proceso dependerá
también de la fortaleza del sector que
consideremos.
¿De acuerdo a su investigación en qué sentido
el estado y el sector privado han colaborado
por generar estas oportunidades de
Internacionalización de Pymes?
El sector privado siempre verá por su
desarrollo y por las oportunidades que el
mercado le brinde, por parte del Estado quizá se
debería pensar en fomentar líneas de crédito o
incentivos en temas de impuestos, además de
convenios o tratados internacionales que
permitan tener más oportunidades en accesos sin
barreras arancelarias o no arancelarias.
¿Ve usted oportunidad de crecimiento para el
Sector Metalmecánico con la firma del TLC
con Europa?
Siempre hay oportunidades, pero habría que
analizar pormenorizadamente, la metalmecánica
tiene componentes de mayor valor agregado y
desarrollo en Europa que limitaría quizá nuestro
accionar en ese continente, es posible empezar
con otros mercados.
¿Cuáles pueden ser sus recomendaciones para
mejorar el proceso de Internacionalización de
Pymes?
Generar más proyectos con investigación de
mercados más solventes y proyectarlos a nivel de
empresa y Estado para obtener más
oportunidades, no podemos generar confianza y
apertura si no estamos seguros de nuestras
capacidades, así que potencial creativo y
voluntad no faltan, pero si políticas más claras
para saber el norte que deben tener nuestras
pymes.