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Modelación del riesgo de insolvencia en empresas del sector salud empleando modelos logit

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Támara Ayús, Armando Lenin
Villegas, Gladis Cecilia
Leones Castro, María Cristina
Salazar Bocanegra, Juan Antonio

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Universidad Pablo de Olavide
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Este artículo muestra la predicción del nivel de insolvencia en empresas que no cotizan en bolsa y pertenecen al sector salud con uno y dos años de anticipación, utilizando el análisis de regresión logística múltiple basado en indicadores de liquidez, endeudamiento, estructura financiera y rentabilidad. Se toma como referencia el período 2010-2013 para una muestra de 3.930 empresas categorizadas por tamaño (grande, mediana, pequeña y micro) y clasificándolas por su nivel de riesgo de insolvencia (alto, medio y bajo). Los resultados de acierto de los modelos se encuentran entre un 70% y 80% para cada uno de los años, validando los resultados obtenidos a lo largo del estudio.
This article shows the prediction of the level of insolvency in companies that are not listed on the stock exchange belonging to the health sector for one and two years in advance, using the multiple logistic regression analysis based on indicators of liquidity, indebtedness, financial structure and profitability. The period 2010-2013 is taken as a reference for a sample of 3,930 companies categorized by size (large, medium, small and micro) and classified by their level of high, medium and low insolvency risk. The success results of the models are between 70% and 80% for each of the years, validating the results obtained throughout the study.

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URL del artículo en la web de la Revista: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2757

Bibliographic reference

Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 26, 2018, págs. 128-145

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