Overall Summary

Laitinen et al. (2014) realizan un estudio comparativo del fracaso de empresas en distintos países (Estados Unidos, Reino Unido, Bélgica, Croacia, República Checa y Estonia) tomando como referencia la evolución de algunos indicadores económico financieros (retorno sobre los activos; EBITDA/ ventas, ventas/ activos totales, ratio quick, rentabilidad por acción). En el estudio verifican que las empresas medianas siguen un proceso similar de

h´, y no Eh, debido a que puede considerarse una empresa

que no corresponde al conjunto original de las m empresas. De esta forma el conjunto de síntomas de esta empresa se denomina Ah´ y el conjunto de causas a determinar Bh´

fracaso en todos los países. Además al comparar con Laitinen (1991) concluye que hay una tendencia crónica de comportamiento hacia el fracaso de este grupo de empresas en los países desarrollados. Este modelo se concentra en la evolución de los síntomas para detectar el fracaso, sin evaluar las causas generadoras de enfermedades.

Delcea y Scarlat (2009) proponen la construcción de una matriz de pertenencia de síntomas como mecanismo de diagnóstico de empresas. En el modelo se determina el grado de incidencia de un conjunto de ratios que permite inferir la enfermedad de las empresas. Realizan la aplicación para un conjunto de 25 empresas para 5 años y 9 ratios.

Los ratios seleccionados son:

▪ Solvencia ▪ Ratio quick ▪ Capital de trabajo ▪ EBIT- rendimiento ▪ Cobertura de intereses ▪ Margen de beneficio ▪ Retorno de la inversión ▪ Retorno del capital ▪ Apalancamiento

El modelo propone la construcción de la matriz de pertenencia de síntomas a través de lógica borrosa y trata de determinar un ranking de los síntomas que afectan la situación de una o varias empresas. Los autores proponen como extensión la estimación de la matriz de conocimiento económico financiero; aunque no mencionan las causas generadoras de los problemas, ni cómo interactúan en la simulación de la matriz (Q). Para estos autores la presencia de síntomas se asocia automáticamente con la enfermedad, sin indagar en las causas. También, Maracine y Delcea (2009) proponen este esquema de estimación de una matriz de incidencia de síntomas para determinar cuál de los síntomas muestra mayor incidencia y establecer un orden de los ratios que generan mayores problemas. El modelo propone como extensión la profundización en la selección de ratios, en la determinación del peso de cada ratio y en el tratamiento de datos faltantes. Tampoco avanzan sobre las causas porque que les resulta difícil traducir las causas cualitativas en datos cuantitativos confiables.

Luego, Scarlat et al (2010) presentan un modelo de de estimación de la matriz de conocimiento económico financiero (R) a través de la estimación de causas y síntomas, tomando como referencia Vigier y Terceño (2008). Proponen la estimación de síntomas a través de ratios económico financieros que representen la rentabilidad, el crecimiento, la liquidez, la estabilidad, los pasivos y el rendimiento por acción de la empresa. Proponen la selección de variables a partir de un algoritmo genético que evalúa la precisión y robustez del conjunto de indicadores, donde las sucesivas generaciones heredan las mejores características de las anteriores y descartan a las menos valiosas. Entre los indicadores se mencionan:

Rentabilidad

▪ Gastos financieros/ Pasivos totales ▪ Costo de mercaderías / Ventas

▪ Gastos financieros+ Beneficio / Activos totales ▪ Crecimiento de los gastos financieros/ Activos totales ▪ Crecimiento de los gastos no operativos/ Activos totales ▪ Rentabilidad

▪ Crecimiento de las ventas ▪ Activos circulantes/ Ventas

▪ Beneficios antes de intereses e impuestos / Activos totales ▪ Retorno de los activos

▪ Ingresos netos/ Intereses totales ▪ Margen de beneficio

▪ Beneficio neto por acción

Crecimiento

▪ Tasa de crecimiento de actividad primaria ▪ Crecimiento de los activos

▪ Crecimiento de las ventas

▪ Crecimiento de la variación de los activos totales ▪ Tasa de crecimiento del costo de capital

▪ Ingresos de subsistencia/ Activos totales

Tendencia

Liquidez

▪ Ratio de solvencia ▪ Ratios de liquidez

▪ Cash flow / Pasivos totales

Rendimiento

▪ Beneficio por acción ▪ Activo neto por acción ▪ Cash flow por acción

Actividad

▪ Morosidad

▪ Crecimiento de inventarios/ Ventas ▪ Rotación de inventario

▪ Actividad

▪ Rotación de activos totales

▪ Rotación de activos * Crecimiento de las ventas ▪ Rotación de activos circulantes

▪ Rotación de activos fijos ▪ Deudas por pagar

Estabilidad

▪ Ratio de endeudamiento ▪ Deudas a largo plazo ▪ Ratio quick

▪ Valor neto de los activos totales

▪ Crecimiento de activo circulante/ Pasivo circulante

Estructura

▪ Proporción de activos fijos ▪ Proporción de activos circulantes ▪ Capital/ Activos fijos

Pasivos

▪ Ratio circulante

▪ Activos totales/ Pasivos totales

▪ Activos circulantes/ Pasivos circulantes ▪ Patrimonio neto / Pasivo total

▪ Pasivos totales/ Activos tangibles ▪ Cobertura de intereses

▪ Pasivo/ valor en libro de las acciones

En el modelo proponen la determinación de la matriz de síntomas utilizando un indicador de desempeño que elaboran los expertos (p1, p2,..., pj). La performance financiera mencionan que se puede medir a través de varios indicadores como el crecimiento de las ventas, en la rentabilidad, en las ventas de nuevos productos, en la mejora de la productividad de la mano de obra, del costo de producción, de cuota de mercado y otros de acuerdo a los objetivos de la empresa, que son expresados a través de s1, s2,…, sn para los tres períodos analizados.

Respecto a indicadores no financieros se refieren a la medida del grado de satisfacción del cliente, la reputación de la empresa, la moral de los trabajadores, la eficiencia de los trabajadores, la calidad del producto, la cantidad de clientes, de entregas a tiempo, la relación con proveedores, etc.; que dicen serán estudiados en futuros trabajos.

La matriz P- S = [p ] representa los síntomas y desempeño de la empresa:

p11 p12 --- p1n

P- S = p21 p22 --- p2n

P31 p32 --- P3n

A través del cálculo del grado de incidencia relativa se obtiene la matriz S de síntomas

p11 p12 --- p1n

S = p21 p22 --- p2n

---- ---- --- ---- pf1 pf2 --- pfn

donde,

j= 1, 2,…., n de la firma i; con i = 1, 2,…, f

entonces,

p11, p12, … p1n es el valor delgrado sintético de incidencia de cada síntoma para la empresa 1. Al igual que Vigier y Terceño (2008) suponen que cuanto mayor es el grado de incidencia del síntoma, mayor es la presencia del síntoma en la empresa.

Mientras que los síntomas son señales de un posible desastre, consideran que las causas al igual que Terceño et al (2009) son las que generan los problemas en las empresas. A partir de las causas segmentadas en causas cuantitativas y cualitativas se construye la matriz de causas cualitativas (P- CQT) y cuantitativas (P- CQL). Las causas cualitativas mencionan que son medidas a través de intervalos [0,1] que valoran la opinión de expertos sin entrar en detalle respecto la detección y valoración de las mismas. Luego, proponen la estimación de la matriz C de causas (C= CQT * CQL), donde cihj es el grado sintético de incidencia de la causa h = 2, 3,…, p sobre la firma i con i = 1, 2,…, f. A través de relaciones binarias proponen el cálculo de la matriz de conocimiento (K) siguiendo los aportes de Sánchez (1982) y Vigier y Terceño (2008). K=S-1 α C donde, 1 si siji  ciih siji  ciih = siji si siiji > ciih

En el trabajo realizan un ejemplo numérico para 4 empresas considerando 7 síntomas, 4 causas cualitativas y 4 causas cuantitativas. Se menciona como fututa extensión el cálculo de matrices de conocimiento a partir de indicadores de desempeño no financiero y explorar sobre la forma de valuación de causas. A nuestro entender este modelo al derivar las causas y

los síntomas a partir de la sustracción de la matriz de performance introduce un mayor grado de subjetividad y sesgo en favor de las opiniones brindadas por los expertos.