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ALTMAN Z-SCORE
(BANKRUPTCY PREDICTION) II |
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Altman Z1 Esta versión del modelo original se desarrolló
para que fuera aplicable a cualquier clase de empresa y no sólo a aquellas
industrias manufactureras inscritas en bolsa. Para poder cumplir tal
propósito se trabajó básicamente con los factores integrantes de la variable
X4, sustituyendo el valor de mercado por el valor patrimonial en libros o
valor del capital contable. Esta sustitución condujo que también se
modificara la ponderación de cada índice dentro de la ecuación final,
quedando ésta de la siguiente manera: Z1 = 0.717(X1) + 0.847(X2) + 3.107(X3) +
0.420(X4) + 0.998(X5) De donde puede observarse que, aún después de
éstas modificaciones, el volumen de utilidades operativas continúa siendo el
factor más importante en la determinación del indicador. Debe recordarse que
la variable X3 está dada por la fórmula UAI (Utilidad antes de impuestos) +
IN (Gastos financieros) dividido por AT (Activos totales). Bajo ésta nueva formulación, el indicador se interpretará
de acuerdo a la siguiente escala: 2.9 o más, Probablemente no habrá problemas de
solvencia en el corto y mediano plazo.
Sin embargo, como el factor X5 otorga un peso
relativo importante a la rotación de activos y es en las empresas manufactureras
donde dicho rubro mantiene grandes volúmenes, en cierta forma se estaría
distorsionando el resultado para empresas comerciales y de servicios con
menos inversión en activos fijos. Este hecho condujo a un nuevo
replanteamiento del modelo, tal y como se explica a continuación. Altman Z2 La nueva versión del modelo, con el propósito de
corregir la distorsión que podría presentarse según se explicó en el párrafo
anterior, elimina la razón de rotación de activos (X5) y otorga un peso
relativo aún más importante al factor de generación de utilidades en relación
al activo (X3): Z2 = 6.56(X1) + 3.26(X2) + 6.72(X3) + 1.05(X4) Cuyos resultados se interpretan así: 2.60 o más, Probablemente no habrá problemas de
solvencia en el corto y mediano plazo.
Pero este planteamiento ¾que explica las distintas modalidades del
indicador Z Score y retomando el problema introducido al inicio de éste
artículo¾ podría servir para acotar el resultado publicado
por Byington Colombia S.A. por cuanto allí se trabajó con el modelo general
de Altman, en el cuál se asume que las empresas tienen un valor de mercado
(producto de la oferta y la demanda por sus acciones de capital) y que todas
pertenecen al sector manufacturero, lo cual no es cierto en ninguno de los
dos casos para el resultado de Byington. Además, en nuestra opinión, debería
haberse depurado cada una de los factores que integran las diferentes
variables de la ecuación de Altman como, por ejemplo, en lo que tiene que ver
con el sistema integral de ajuste por inflación (no sólo en las cuentas de
resultado sino también en el patrimonio) y las valorizaciones, entre otras
cosas. Otra falla del indicador de Byington se relaciona con la sustitución
del valor de mercado en X5 por el valor patrimonial sin modificar la
estructura de la ecuación como se explicó en Altman Z1. Además, aunque se reconoce la intención académica
de ésta firma colombiana y su deseo de ofrecer sólo un indicador de
orientación y no de toma de decisiones, también creemos que hubiese valido la
pena comprobar los resultados obtenidos con Altman Z Score con los de otros
modelos de predicción de quiebras e insolvencia empresarial como los que se
analizan y explican en los siguientes párrafos. MODELO FULMER Al igual que los modelos creados por Altman, él
indicador desarrollado por Fulmer en 1984 utiliza el análisis iterativo de
discriminación múltiple, pero al contrario de aquel simplifica la
interpretación del resultado, el cuál se presenta como una función
dicotómica, del tipo verdadero o falso, dependiendo de si es mayor o menor
que uno dicho resultado. En una muestra de 60 empresas, Fulmer calculó y
evaluó 40 razones financieras para elegir, finalmente, las siguientes nueve: X1 = Utilidades retenidas / Activo Total X2 = Ventas / Activo Total X3 = Utilidad antes de impuestos / Capital
Contable (Patrimonio) X4 = Flujo de caja / Pasivo Total X5 = Pasivo Total / Activo Total X6 = Pasivo Corriente / Activo Total X7 = Activo Total Tangible X8 = Capital de Trabajo / Pasivo Total X9 = Logaritmo de la Utilidad de Operación /
Gastos Financieros La ponderación de éstas nueve variables permite
formular la siguiente ecuación para hallar el indicador de quiebra o
insolvencia: H = 5.528(X1)+0.212(X2)+0.073(X3)+1.270(X4)+0.120(X5)+2.335
(X6)+0.575 (X7) +1.083
(X8)+0.894 (X9)–6.075 Si H < 0 la empresa se
considera insolvente y entre más alto sea el numero positivo que se obtenga
entonces se podrá afirmar que la compañía es, así mismo, más sólida desde el punto
de vista financiero. El modelo de Fulmer alcanzó un 98 por ciento de
precisión aplicando la ecuación con un año de anticipación a la declaratoria
de insolvencia y un 81 por ciento en períodos mayores a un año. La muestra se
diseñó para 30 empresas solventes y 30 insolventes. MODELO SPRINGATE También siguiendo los procedimientos de Altman.
Gordon L.V. Springate de la Universidad Simón Fraser de Canadá desarrolló un
nuevo modelo de predicción de quiebra sobre una muestra de 50 empresas y la
utilización de 19 razones financieras, de las cuales se seleccionaron cuatro
para conformar la siguiente ecuación: Z = 1.03A + 3.07B + 0.66C + 0.40D Las variables para aplicar el modelo están
conformadas por los siguientes factores: A = Capital de Trabajo / Activo Total B = Utilidad neta antes de intereses e impuestos
/ Activo Total C = Utilidad neta antes de impuestos / Pasivo
Corriente D = Ventas / Activo Total Si el resultado de Z es inferior a 0.862 puede
considerarse como insolvente a la empresa que lo obtuvo. La precisión del modelo Springate fue del 92.5
por ciento (1978) aunque una prueba posterior (1979), también en 50 empresas,
arrojó una precisión de sólo 88 por ciento y en 1980, para una muestra de 24
empresas, la exactitud del modelo se redujo al 83.3 por ciento. MODELO CA-SCORE Este modelo de predicción de quiebra e
insolvencia fue desarrollado por Jean Legault de la Universidad de Quebec y
debe su nombre a la Sociedad de Contadores Públicos de la misma ciudad
canadiense (Quebec CA´s) quien recomienda su uso a todos los miembros del
gremio. El modelo fue formalizado después de analizar 30
razones financieras de una muestra total de 173 empresas manufactureras con
ventas anuales entre uno y veinte millones de dólares canadienses, llegando a
ésta función: CA-SCORE = 4.5913 (X1) +
4.5080 (X2) + 0.3936 (X3) – 2.7616 Las variables definitivas
son: X1 = Capital Contable
(Patrimonio) / Activo Total X2 = (Utilidad antes de
impuestos y partidas extraordinarias + gastos financieros) / Activo Total X3 = Ventas / Activo
Total Cuando el resultado de
CA-SCORE es menor a –0.3 (0.3 negativo) la empresa se considera insolvente.
El modelo fue diseñado para su aplicación en empresas manufactureras y el
grado de exactitud se ubica alrededor de un 83 por ciento. ANÁLISIS MULTIVARIADO
DISCRIMINANTE Únicamente a manera de ilustración, y como
complemento al desarrollo del presente artículo, se explicará a continuación
la fundamentación teórica de la técnica de análisis multivariado
discriminante empleada para el desarrollo de los modelos de predicción de
quiebra. Dicha técnica es un importante instrumento para la investigación
porque facilita identificar las relaciones que puedan existir entre diversas
variables que, a simple vista, podrían pasar desapercibidas. Si se utilizan adecuadamente las
técnicas multivariadas se pueden, así mismo, simplificar fenómenos complejos
para reducirlos a una expresión sencilla y de fácil comprensión, abriendo el
camino para poder predecir el futuro de una manera confiable. El análisis discriminante,
como su nombre lo indica, discrimina la pertenencia a diferentes grupos
dentro de una muestra, asignando diferentes pesos relativos a cada una de las
variables independientes analizadas, con el propósito de establecer una
relación con otra variable dependiente cualitativa (quiebra o no quiebra). La metodología usada en la confección de modelos
de predicción se basa en la aplicación de la regresión logística para su
construcción, la calibración del mismo y la discriminación. Por su parte, la regresión logística es un
método de análisis multivariado, en donde se enfrentan una o más variables ¾que
posiblemente puedan jugar un papel como factores de riesgo o pronóstico¾ con
una variable dependiente que es dicotómica, es decir con dos valores
posibles, con el objetivo de averiguar si dichas variables pronostican o
señalan realmente un pronóstico sobre la otra variable. CONCLUSIÓN Hoy día los modelos de
predicción de quiebra e insolvencia financiera son ampliamente utilizados en
los Estados Unidos por Auditores Internos y Externos, Revisores Fiscales y
entidades gubernamentales así como por empresas de estudio y evaluación de
crédito, especialmente por las siguientes razones: 1.
Los
resultados de los modelos de predicción de quiebra son más precisos y
conducen a evaluaciones más concisas que aquellas producto de una gran
cantidad de razones e indicadores. 2.
Se
puede medir la magnitud de la incertidumbre 3.
Son
uniformes y dejan menos espacio para inexactitudes y aplicación de juicios o criterios
particulares que pueden desdibujar la situación real de una empresa 4.
El
grado de confianza de los resultados puede ser evaluada estadísticamente,
pues su información básica proviene de resultados determinados con
anterioridad 5.
Son
más fáciles de usar e interpretar que las herramientas tradicionales de
análisis 6.
En
particular el modelo Altman Z Score en sus tres versiones permite conocer un
área especial de riesgo (área gris) para tomar las medidas necesarias para
corregir los problemas financieros y operativos del ente económico Aunque
ésta clase de análisis es prácticamente desconocida en el país, creemos que
vale la pena iniciar su divulgación en los medios empresariales del país como
una herramienta adicional para la toma de decisiones oportunas y que
conduzcan a una mejor y más eficiente administración financiera de las
empresas colombianas. |
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