MODELO PARA CLASIFICAR EMPRESAS DE ÉXITO EMPLEANDO ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS EN EL ANÁLISIS FINANCIERO.

DE LA ROSA FLORES , CARLOS CRISTIAN (2020) MODELO PARA CLASIFICAR EMPRESAS DE ÉXITO EMPLEANDO ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS EN EL ANÁLISIS FINANCIERO. Doctorado thesis, UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHIHUAHUA.

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Resumen

El objetivo de la presente investigación fue diseñar un modelo que permita realizar una clasificación de las empresas de éxito, por medio de la aplicación de técnicas estadísticas multivariadas al análisis financiero. El enfoque fue cuantitativo, documental, de carácter no experimental y longitudinal, empleando el método analítico sintético. Se analizaron 93 empresas que cotizaron en la bolsa de valores del Nasdaq durante el periodo 2005 – 2020, obtenidas a partir de un muestreo probabilístico. Se aplicó un análisis de componentes principales, justificado por la prueba Kaiser-Meyer-Olkin y esfericidad de Barlett, obteniéndose 4 nuevas variables capaces de resumir la variabilidad total en un 81.88%, dando pie a construir una escala de medición para determinar la probabilidad de éxito de una empresa, justificado por un análisis de regresión logística binaria. Se utilizó el análisis clúster y el de K-medias para la formación de grupos de éxito, basado en el criterio cúbico de clasificación y el dendrograma obtenido. Con el análisis discriminante y regresión lineal múltiple, se identificaron las variables más significativas para el éxito de una empresa, siendo estas la razón corriente, razón de margen de utilidad y la razón de rendimiento sobre activos. Como resultado final se obtuvo un modelo con la metodología a implementar en el análisis financiero recomendable a aplicar en empresas que cotizan en mercados, tales como la Bolsa Mexicana de Valores y la Bolsa de Valores de New York.

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