Desafíos de insolvencia financiera durante el covid-19: un análisis de la liquidez y endeudamiento del sector empresarial de la provincia de Cotopaxi en los periodos 2020 – 2021.

Una empresa entra en una situación de insolvencia económica cuando enfrenta una serie de desafíos que comprometen su sostenibilidad financiera, en este contexto el objetivo de la presente investigación fue profundizar en el análisis de los factores que predicen la insolvencia medida particularmente...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autores: Aymacaña Masapanta, Adriana Belen, Cangui Mullo, Yuliza Stefany
Formato: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2024
País:Ecuador
Recursos:Universidad de las Fuerzas Armadas
Repositorio:Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas
OAI Identifier:oai:repositorio.espe.edu.ec:21000/49893
Acesso em linha:https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/49893
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:INSOLVENCIA FINANCIERA
MODELO LOGIT
SOBRE
SOBREENDEUDAMIENTO
Descrição
Resumo:Una empresa entra en una situación de insolvencia económica cuando enfrenta una serie de desafíos que comprometen su sostenibilidad financiera, en este contexto el objetivo de la presente investigación fue profundizar en el análisis de los factores que predicen la insolvencia medida particularmente a través de indicadores financieros. Para el estudio se toma la información de los estados financieros de una muestra de empresas activas y en liquidación del sector empresarial de la provincia de Cotopaxi, considerando la base de datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, durante los períodos 2020-2021. Utilizando el modelo de regresión logística, los resultados indican que las medidas de liquidez (liquidez corriente, activos corrientes a activo total) y endeudamiento (pasivo a activo total, pasivo corriente a pasivo total) son predictores de la insolvencia. Adicionalmente se destaca que el tamaño empresarial incide en el riesgo de fracaso, el modelo finalmente puede lograr una capacidad predictiva del 73,6%.