Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia... Forecasting Financial Insolvency Models in firms: Evidence from Mexico México

“Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia en
México”
Forecasting Financial Insolvency Models in firms: Evidence from Mexico
Abstract
In this study we analyze the efficiency of multivariable model predictive Re-Estimated 2009 Z-Score
applied to a sample of the Mexican Stock Exchange for the period 1997-2012 and compared their results with
the proposed alternative model, The Altman Z-Score Revisted.
We analyzed twelve companies that had to be suspended payments in any year during the period
analyzed, and other twelve companies with a stable financial situation. Subsequently financial ratios were
calculated for the implementation of the models. The results were 56.3% overall prediction, with 75%
accuracy for predicting corporate insolvency that had fallen into receivership. Moreover, by applying an
alternative model, the model The Altman Z-Score Revisted was obtained resulting in a 86.5% overall
prediction, furthermore the percentage of prediction for insolvent companies was 100%.
Key words: Forecasting Insolvency, Solvency Ratios, Credit Ratings.
Introducción
Uno de los temas más relevantes en los últimos años en el ámbito de los negocios en México ha sido la
quiebra de las empresas, esto se ha debido a diferentes factores como la insolvencia empresarial, por lo que
es un área de investigación financiera importante debido a que es un evento que puede llegar a tener efectos
adversos en la economía.
La insolvencia empresarial según Lev (1978) se define como la incapacidad de la empresa para atender
sus obligaciones financieras. Asimismo, Ibarra (2010), coincide que insolvencia es la falta de liquidez para el
pago de pasivos, de la misma forma, Abreu y Morales (2008) mencionan que una empresa es técnicamente
insolvente si es incapaz de cumplir sus obligaciones a medida que se vencen.
Podemos citar algunos ejemplos de empresas mexicanas que han caído en insolvencia, como es el caso
de Controladora Comercial Mexicana, la cual poseía deudas de más de 3 mil millones de pesos, con más de 6
mil proveedores. Recibió un préstamo por Nacional Financiera para el pago de sus acreedores, Zúñiga
(2008). Por otra parte cabe recalcar que la falta de pago de Comercial Mexicana afectó al Grupo Financiero
Banorte con una suma de 80 millones de dólares sin garantía, García (2009).
Asimismo, tenemos a Grupo Posadas, construye y administra recintos turísticos, donde para el 2011 iba
rumbo a la insolvencia con una deuda de 200 millones de pesos. La calificadora Standard & Poors reportó
que la liquidez de la empresa era débil y que no podría posiblemente hacer frente a sus obligaciones,
Espinosa (2011).
Otro ejemplo es Vitro, empresa fabricante de vidrio industrial, que se encuentra actualmente en la
pizarra concursal del Instituto Federal de Especialistas en Concursos Mercantiles (IFECOM) en la etapa de
conciliación. La empresa ya fue declarada en bancarrota en Estados Unidos durante el año 2011, tenía una
deuda neta para el 2010 de mil 535 millones de dólares. (Excélsior, 2011).
La Asociación Mexicana de profesionales en reestructuración, insolvencia y concurso mercantil
(INSOL), señala que para el 2009, 175 empresas mexicanas privadas habían caído en suspensión de pagos.
Un ejemplo de empresa privada que suspendió el pago a sus proveedores y acreedores es Mexicana de
Aviación la cual llegó a ser una de las aerolíneas más grandes de México. Durante el año 2010 cayó en
concurso mercantil, y actualmente sigue en restructuración y conciliación para poder ser rescatada, De la
Rosa (2012).
Debido a lo anterior, a lo largo de los años, se han venido desarrollando diferentes modelos para
predecir la insolvencia de las empresas utilizando las razones financieras como herramienta básica.
Martín Abreu y José Antonio Morales Profesores de la Universidad Autónoma Metropolitana,
realizaron una investigación con modelos de predicción para ocho empresas que cotizaron en la Bolsa
Mexicana de Valores (BMV) durante el periodo de 1990 a 2005 y que tuvieron problemas, los cuales se
reflejaron en su desempeño financiero, estas empresas fueron: Buffete Industrial, Controladora de Farmacias,
Grupo Covarra, Consorcio Grupo DINA, Regio Empresas, Grupo SITUR, Grupo SIDEK y Grupo
TRIBASA, Abreu y Morales (2008).
En su investigación utilizaron el modelo de Altman Z-Score versión 1968, realizaron una modificación
al modelo original, incluyendo una sexta razón financiera pasivo total entre activo total para poder medir la
insolvencia legal, Abreu y Morales (2008).
Clasificaron a las empresas en dos grupos según sus medias, estos grupos fueron en quiebra y en no
quiebra, las medias de cada una de las razones multiplicadas por el valor obtenido en la función
discriminante produjeron un valor global Z por cada uno de los grupos, con la calificación global Z se realizó
una estimación y prueba de hipótesis acerca de estos valores para compararse con el valor medio de
calificación Z de las empresas en quiebra de Altman.
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“Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia en
México”
Dentro del modelo se identificó la zona de ignorancia o de error, la cual señala si las empresas deben
ser clasificadas en quiebra o no quiebra cuando su calificación Z se encuentre fuera de esta zona. El resultado
de esta investigación fue que el modelo no fue eficiente para predecir la quiebra ya que los resultados
cayeron en dicha zona de ignorancia.
Del mismo modo, Astorga Hilbert del Instituto Federal de Especialistas en Concursos Mercantiles
(IFECOM) realizó un estudio con 124 empresas mexicanas de diversas industrias como la manufacturera,
comerciales, de servicios, construcción y comunicación. De estas se seleccionaron 44 de ellas para ser
utilizadas en el modelo Altman Z (1968) y el modelo ZETA (1977). (Astorga, s.f.)
Al aplicar los modelos, los resultados que se obtuvieron fueron los siguientes, para el modelo Z, se
obtuvo una certeza del 82% de predicción. Para el caso del modelo ZETA, el resultado fue de un 88% de
precisión al predecir la insolvencia. Astorga concluyó que los modelos tuvieron una baja certeza de
predicción. (Astorga, s.f.)
Otra investigación mexicana sobre el modelo Altman, fue una tesis doctoral de Alberto Ibarra en el año
2001, donde aplicó un modelo multivariable con el que pretendía reducir las razones que utilizó Altman del
año 1968 para predecir la insolvencia en México de las empresas del sector hotelero de la Bolsa Mexicana de
Valores (BMV), Ibarra (2001)
Su principal objetivo era estudiar una economía emergente a partir de razones en modelos predictivos
en el sector antes mencionado. La muestra fue de cinco empresas hoteleras: Aristos, Calinda, Posadas,
Realtur y Situr, éste último seguía presentando información financiera a la BMV por criterios de la Comisión
Nacional Bancaria y de Valores, a pesar de estar en suspensión de pagos, Ibarra (2001).
Una de las desventajas del modelo de Altman que fue mencionada en la tesis de Ibarra (2001) es que
para utilizar el modelo se presentan problemas de calidad ya que la información financiera de las muestras
que se seleccionan no es íntegra, Ibarra (2001) además critica en su investigación que el modelo de Altman
no puede diferenciar que las empresas que cayeran en insolvencia fracasarían, ya que se ha comprobado que
en ocasiones no se clasifican en el resultado del modelo como insolvente cuando realmente lo son o
viceversa.
Continuando con la evolución del modelo de Altman, en el 2005 se realizó un estudio aplicado a
empresas mexicanas, el objetivo fue principalmente analizar tanto empresas públicas como privadas con el
fin de poder crear un parámetro de calificación propio y poderlo comparar con el de las agencias
calificadoras Moody´s, S&P y Fitch. El análisis fue mediante el modelo ajustado Emerging Market
ScoringModel (EMS) basado en el modelo Altman Z-Score, enfocando su aplicación en mercados
emergentes, Altman (2005)
El estudio se llevó a cabo evaluando los créditos de las empresas desde antes de la crisis financiera de
1994 hasta el año 2005, tomando como muestra alrededor de 30 empresas que habían emitido deuda en el
mercado de eurobonos, donde la mayoría de las firmas obtuvieron calificaciones más bajas por parte de las
calificadoras que las obtenidas mediante el modelo EMS, esto debido a que influyeron factores cambiantes
como la volatilidad del peso mexicano y la inflación impactando en el mercado de capital y por ende en las
utilidades de los accionistas. A pesar de dichas ineficiencias se concluyó que el estudio había aportado valor
significativo al modelo EMS y que su aplicación era posible de llevar a cabo, Altman (2005).
Debido al éxito de predicción del modelo Re-estimated Z-Score y a que diferentes autores concuerdan
que el estudio de los modelos de predicción de la insolvencia en México es escaso y su aplicación ha
resultado ineficiente, se declara el problema:
En los últimos 15 años los estudios realizados para la predicción de la insolvencia han demostrado que
los modelos no han sido eficientes, lo que causa que no exista un parámetro de medición para prever los
problemas de insolvencia de las empresas mexicanas públicas y privadas.
Hipótesis
Hipótesis Nula: El modelo Re-estimated Z score tuvo una precisión de predicción =>93%.
Hipótesis Alternativa: El modelo Re-estimated Z score tuvo una precisión de predicción =<93%.
Objetivo General
Analizar la eficiencia de predicción del modelo Re-estimated Z-Score 2009 aplicado a una muestra de la
Bolsa Mexicana de Valores para el periodo 2005-2010.
Este proyecto intenta aplicar dicho modelo a una muestra de empresas que cotizan en la BMV para
determinar su eficiencia para predecir la insolvencia y compararlo con un modelo alternativo propuesto el
Altman Z-Score Revisted.
Las contribuciones que nuestra investigación aporta son:
Proponer un método de medición eficiente para prever la insolvencia empresarial en las empresas
mexicanas.
Promover la utilización de métodos de predicción de insolvencia en las empresas mexicanas.
Satisfacer las expectativas de los inversionistas al conocer la buena salud financiera de la empresa
gracias a la medición de su posible insolvencia.
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“Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia en
México”
Fundamentos teóricos y revisión de la literatura más relevante
El uso de las razones financieras radica cuando los inversionistas de Estados Unidos comenzaron a
utilizarlas como técnica de gestión y administración, basándose en el análisis financiero siendo el pionero
Alexander Wall después del crack bursátil del año 1929, periodo que se caracterizó por quiebras masivas de
empresas norteamericanas, Ibarra (2010).
Con lo anterior surgen los primeros trabajos y modelos para predecir la insolvencia basados en razones
financieras, los cuales pueden ser divididos en tres etapas. La primera etapa consistía en llevar a cabo el
análisis financiero a través de razones financieras y conocer el valor que dichas razones aportaban como
herramienta de predicción, Ibarra (2010).
En esta etapa surge el trabajo pionero de Paul Fitzpatrick (1932), donde tomó una muestra de 19
empresas sanas y 19 empresas en quiebra determinando que los factores de predicción más importantes eran
la rentabilidad y el endeudamiento. Es importante mencionar que dichos resultados carecían de exactitud
debido a la falta de tecnología, y a la forma de registro y presentación de los estados financieros, Ibarra
(2010).
La segunda etapa se constituye básicamente con la creación de los primeros modelos, los cuales
consistían en modelos univariables que tenían como objetivo principal la utilización por separado de las
variables independientes con el fin de explicar una variable dependiente, Ibarra (2010).
Beaver, (1966, 1968) representa dicha etapa mediante sus estudios empíricos a través de la utilización
de las razones financieras con el fin de poder determinar la solvencia y liquidez de las empresas para
posteriormente predecir una quiebra. Sin embargo, más que determinar la mejor herramienta de predicción,
William Beaver quería señalar la importancia de la información contable y su utilidad de predicción, ya que
en el pasado lo anterior no había sido empíricamente contrastado, Ibarra (2010).
La tercera etapa es aquella donde aparecen los modelos multivariables los cuales analizan
simultáneamente tres o más variables independientes. Dentro de esta etapa el principal estudio realizado fue
el modelo Z-Score de Edward Altman (1968) mediante el método de análisis discriminante debido a la
capacidad significativa para predecir la insolvencia, Ibarra (2010).
Edward Altman en su modelo Z-Score, definía insolvencia como la falta de pago a los bancos por parte
de las empresas. Su primer modelo utilizó una muestra de 66 empresas de la industria manufacturera, 33
empresas que habían sido insolventes y 33 financieramente solventes, en un periodo de 1946 a 1965, Somoza
(2000).
Utilizó una combinación de 5 razones financieras que fueron: capital de trabajo a activo total, utilidades
retenidas a activo total, utilidades antes de intereses e impuestos a activo total, valor de mercado del capital
contable a valor en libros de la deuda y ventas a activo total. Usando esas razones en un modelo, obtenía un
valor Z, el cuál determinaba el rango donde se clasificaba la empresa. Si el valor Z era menor o igual a 2.675
la empresa caía como insolvente y si era mayor estaba en una zona segura. Altman concluyó su investigación
demostrando que su modelo tuvo un porcentaje de predicción del 95% para el primer año, Somoza (2000).
Para 1977, Altman determinó la necesidad de realizar un nuevo estudio, por lo que junto con Haldeman
y Narayanan, realizaron una nueva versión del modelo de 1968 al cual denominaron ZETA. En este modelo
se utilizó una muestra de 111 empresas, 53 en bancarrota y 58 sanas en un periodo de 1969 a 1975, lo que
diferenciaba con el de 1968, es que en el ZETA se incluían empresas de venta al detalle además de las
manufactureras. El objetivo de esta nueva versión era poder incrementar la predicción de la insolvencia para
los años posteriores, Altman (1977).
Los cambios que realizaron fueron: en la muestra cambiaron el tamaño e incluyeron a empresas de
venta al detalle, en cuanto a las variables analizaron las notas de los estados financieros para calcular las
razones financieras y utilizaron información más reciente, Altman (1977).
Las conclusiones de la investigación resultaron exitosas ya que las modificaciones lograron que para el
año 5 se predijera la insolvencia con una precisión del 70% mientras que en el estudio de 1968, esa precisión
se lograba para el año 2, Altman (1977).
Una de las investigaciones recientes basada en el modelo Z-Score de Altman, fue realizada en el 2009
por los profesores de la Universidad de Kentucky de EUA, el objetivo principal era eliminar las críticas al
estudio anterior, utilizando una muestra más grande que incluyera empresas de diversas industrias,
empleando datos recientes y de diversos años, Russ, Achilles & Greenfield (2009).
Metodología de Investigación
Se realizó una investigación documental, para identificar las empresas que en las últimas dos décadas han
caído en suspensión de pagos o han estado en concurso mercantil debido a su insolvencia, dicha
investigación arrojó la muestra de las empresas insolventes con las que se trabajarán durante este proyecto de
evaluación, las cuáles son doce empresas que fueron insolventes algún año del periodo de 1997 al 2012. La
segunda parte de la muestra son las empresas que no han tenido problemas de insolvencia o falta de pagos en
las últimas dos décadas. Una vez seleccionada la muestra de empresas solventes e insolventes, se procedió a
obtener la información financiera de las mismas en la terminal de Bloomberg.
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“Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia en
México”
Muestra de empresas insolventes
Ticker
AHMSA
AUTLAN
COMERCI
Razón Social
Año
insolvente
Fecha de
listado en la
BMV
1999
1994
Materiales
$ 62,537,913.00
2001
1975
Materiales
$ 6,036,223.00
2009
1991
2000
1997
Productos de
consumo frecuente
Productos de
consumo frecuente
2009
1976
Industrial
$ 11,503,083.00
1997
1993
Industrial
Servicios y Bienes
de Consumo no
básico
$ 4,808,450.00
$ 16,657,527.00
ALTOS HORNOS DE
MEXICO, S.A.
COMPAÑÍA MINERA
AUTLAN SAB
CONTROLADORA
COMERCIAL MEXICANA,
S.A.B. DE C.V.
Total de activos
Año 2012
(Miles
de pesos)
Sector
$ 40,243,527.00
GMD
GRUPO AZUCARERO
MÉXICO, S.A.B. DE C.V
GRUPO INDUSTRIAL
SALTILLO, S.A.B. DE C.V.
GRUPO MEXICANO DE
DESARROLLO
HILASAL
HILASAL MEXICANA S.A.B.
DE C.V.
2012
1995
PAPPEL
BIO PAPPEL SAB DE CV
2008
1991
POSADAS
GRUPO POSADAS, S.A.B. DE
C.V.
2010
1992
Materiales
Servicios y Bienes
de Consumo no
básico
TEKCHEM TEKCHEM, S.A.B. DE C.V.
2007
1996
Materiales
$ 148,496.00
TMM
2003
2001
Industrial
$ 13,026,509.00
GAM
GISSA
GRUPO TMM, S.A
*
$ 629,829.00
$ 13,757,410.00
2009
1994
Materiales
$ 35,073,969.00
VITRO, S.A.B. DE C.V.
Fuente. Elaboración propia.
La segunda parte de la muestra son las empresas que no han tenido problemas de insolvencia o falta de
pagos en las últimas dos décadas., de acuerdo a nuestra investigación. Se seleccionó el mismo número de
empresas aleatoriamente, esto con la finalidad de tener una muestra equivalente entre las empresas sanas y
con problemas de insolvencia, teniendo una muestra total de 24 empresas.
Muestra de empresas solventes.
VITRO
Ticker
Razón Social
Fecha de
listado en
la BMV
Sector
Total de activos
Año 2012
(Miles de pesos)
ARA
CONSORCIO ARA, S.A.B. DE C.V.
1996
Industrial
$ 16,375,942.00
AZTECA
TV AZTECA, S.A.B. DE C.V.
1997
Servicios de
telecomunicaciones
$ 33,577,521.00
BEVIDES
1993
FEMSA
FARMACIAS BENAVIDES, S.A.B. DE C.V.
FOMENTO ECONÓMICO MEXICANO, S.A.B.
DE C.V.
GFAMSA
GRUPO FAMSA, S.A.B. DE C.V.
GMEXICO
GRUPO MEXICO, S.A.B. DE C.V.
GRUMA
$ 4,410,258.00
1998
Salud
Productos de consumo
frecuente
Servicios y bienes de
consumo no básico
2000
Materiales
$ 18,785,000.00
GRUMA, S.A.B. DE C.V.
1991
Productos de consumo
frecuente
$ 49,460,402.00
HERDEZ
GRUPO HERDEZ, S.A.B. DE C.V.
1991
Productos de consumo
frecuente
$ 9,856,860.00
KIMBER
KIMBERLY - CLARK DE MEXICO S.A.B. DE
C.V.
1961
KOF
COCA-COLA FEMSA, S.A.B. DE C.V.
1993
MEXCHEM
MEXICHEM, S.A.B. DE C.V.
1978
TLEVISA
GRUPO TELEVISA, S.A.B.
1991
1993
Productos de consumo
frecuente
Productos de consumo
frecuente
Materiales
Servicios de
telecomunicaciones
$ 295,941,898.00
$ 29,862,795.00
$ 28,036,421.00
$ 166,103,164.00
$ 99,733,429.00
$165,066,177.00
Fuente. Elaboración propia.
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“Modelos de predicción de insolvencia financiera en las empresas: Evidencia en
México”
Una vez seleccionada la muestra de empresas solventes e insolventes, se procedió a obtener la información
financiera de las mismas en la terminal de Bloomberg.
Análisis de resultados
De acuerdo a los parámetros discriminatorios de Altman se consideraron los siguientes criterios para
etiquetar las empresas como solventes o insolventes de acuerdo al valor Z obtenido al efectuar el modelo, si
el valor Z es menor 1.10 se considera insolvente o si el valor Z es mayor o igual a 1.10 se considera solvente.
Insolvente
<
1.10
> Solvente
Valor Z
Resultados Generales
Los resultados generales, tomando en cuenta las observaciones insolventes y solventes, se pueden
resumir, siendo el 2006 el año con el mayor porcentaje de predicción con un 69.2%, y el año 2011 tuvo el
menor porcentaje con un 30.8% de observaciones correctas. Al analizar el total de observaciones de todos los
años de ambas muestras, resultaron 71 observaciones correctas y 55 incorrectas, dando como porcentaje de
predicción final de 56.3%.
Comparación con otros países
En este apartado se compararán los resultados obtenidos al aplicar el modelo Re- estimated Z- Score en
una muestra de empresas estadounidenses, y otra de empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores.
La comparación de los resultados, se muestran en la siguiente tabla:
Tabla 18. Comparación de resultados generales
Predicciones
Re-estimated Z-score EUA
Re-estimated Z-score México
Solvente
Correcto
22,325
95.70%
62
54.39%
1,011
4.30%
52
45.61%
Correcto
331
61.00%
9
75.00%
Incorrecto
212
39.00%
3
25.00%
Incorrecto
Insolvente
Predicción General
23,879
94.90%
126
56.30%
Fuente. Elaboración propia
Se puede inferir que el porcentaje de predicción de la muestra solvente afectó al porcentaje general de
ambos estudios, ya que para EUA, fue alto y con un mayor número de observaciones que en la muestra
insolvente, lo mismo para México pero al ser la mayoría de las observaciones incorrectas, el porcentaje
general disminuyó.
En adición al modelo Re-estimated Z Score, los autores Russ, Achilles & Grenfield, proponen en su
investigación un modelo alternativo el cual se aplicó a la misma muestra, obteniendo los siguientes
resultados:
Tomando en cuenta las observaciones solventes e insolventes, se muestra que los mejores porcentajes de
predicción fueron los años del 2009 y el 2011 con un 92.3% en cada año, el menor porcentaje se mostró en el
2007 con un 66.7%. En total, con las 109 observaciones correctas y las 17 incorrectas, se obtuvo una
predicción de 86.5%.
Conclusiones
Al implementar el modelo Re-estimated Z Score se arrojaron los siguientes resultados: para la muestra de
las empresas solventes se tuvo una predicción del 54.4%, mientras que para la muestra insolvente fue del
75%. El resultado general para el modelo Re-estimated Z-Score fue de un 56.3%.
Además, se analizó, se implemento y se evaluó un modelo alternativo obteniendo un resultado de
predicción para la muestra insolvente del 100%, y para las observaciones de las empresas solventes se tuvo
una certeza del 85%. En general la predicción para ambas muestras fue de un 86.5%.
En base a lo anterior se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa de “El modelo Reestimated Z score tiene una precisión de predicción =<93%”.
Por otra parte al aplicar el modelo alternativo se puede concluir que este tiene una mayor eficiencia de
predicción para el caso mexicano en el periodo de 1996 al 2012, en comparación del modelo Re-estimated ZScore ya que se tuvo un 86.5% contra un 56.3%.
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