Model for measuring the risk of corporate failure: SMEs in Colombia, a case study
Keywords:
insolvency likely, colombian SME, logistic regression, credit risk, insolvency riskAbstract
The paper shows a mathematical description of the operational and logistic regression technique based on lectures by authors who have profoundly worked its empirical application. The concept of credit risk is defined in a statistical context. A description of economic activities considered in the study. Then, construction was synthesized in 19 SPSS logistic regression model: definition of group training and selection of variables related to business solvency. Finally,
results are presented in tables, with the coding of variables, statistical goodness of fit and predictive power to determine the probability that an SME company insolvent fall and create a risk to creditors. It was found that companies reported accumulated losses are eight times more likely to fall insolvent companies with positive retained earnings.
References
O. G. Martínez. Determinantes de fragilidad en las empresas colombianas: banco de la república. [En línea], [citado el 8 de febrero de 2013]. Disponible en: http:/ /www .B anre p.Or g/do cum/ ftp /borr a 2 59.Pdf
Luis m. Molinero. La regresión logística. [En línea], 2001 disponible en: http: //ww w.Se h-lelha.Org/pdf/rlogis1.Pdf
R. P. Botella, b. M. Martínez & g. M. Alacreu. Regresión logística. Universidad cardenal herrera. [En línea], págs. 10 Y 11. 2003 Disponible en: http://maphysco.Ceuuc.Es/~pbotella/intro duccionalaregresionlogisticaconr-commander.Pdf
C. Beltrán. Análisis de regresión logística aplicado a la clasificación textos académicos: biometría y filosofía. 2010 [En línea]. Pp. 2. Disponible en: http ://www.Revistaepistemologi.Com.Ar/biblioteca/ analisisderegresionlogisticaaplicadoalaclasificaciondetextosacademi cosbiometriayfilosofia.Pdf
L. Nava & s. Surendra. Ajuste e interpretación de los modelos de regresión logística con variables categóricas y continuas. 2007 [En línea], pp. 10. Disponible en: http: //med. Javeriana.Edu.Co/p ubli/ vniversitas/serial/v49n1/4-ajustemodelo.Pdf
C. M. Aguayo. Cómo hacer una regresión logística con spss© “paso a paso”. [En línea], 2007 pp. 4. Disponible en: http: //w ww.Fab is.O rg/ht ml/ar chiv os/d ocu web/ regres_log_1r.Pdf
H. A. De lara. Capítulo 9: modelos de riesgo de crédito. En: medición y control de riesgos financieros. (3 Ed.) México: editorial limusa s.A, 2005, pp. 163
P. Jorion. Capítulo 13: riesgo crédito. En: valor en riesgo: el nuevo paradigma para el control de riesgos con derivados. México: editorial limusa s.A, 2004, pp. 267
R. Knop, r. Ordovás, & j. Vidal. Capítulo 3: riesgo de crédito. En: medición de riesgos de mercado y crédito.(1 Ed.) Barcelona: editorial ariel s.A., 2004, Pp. 187
M. L. Berenson, d. M. Levine & t. C. Krehbiel. Capítulo 9: regresión lineal simple y correlación. En: estadística para administración. (2 Ed.) México: editorial pearson educación, 2001, pp. 504
D. R. Anderson, d. J. Sweeney & t. A. Williams. Capítulo 9: aplicaciones de programación lineal. En: métodos cuantitativos en los negocios.(7 Ed.) México: editorial thomson editores s.A., 1999. P. 367. Isbn: 968-7529-56-3
A. L. Webster. Capítulo 12: regresión múltiple y correlación. En: estadística aplicada a los negocios y la economía. (3 Ed.) Bogotá: editorial irwin mc graw hill, 2000, pp. 382
R. Larson, & b. H. Edwards. Introducción al algebra lineal. México df: limusa noriega editores, 2002. Isbn: 968-118-4886-1
Dirección de impuestos de aduanas nacionales dian. Resolución (00432): clasificación internacional industrial uniforme revisión 3.1. (19 De noviembre de 2008). Recuperado de http://em pr esas. Micodensa.Com/bancomedios/documentos%20pdf/ resolucion_00432_actividades_economicas_2008.Pdf
M. T. Tascón f., F. J. Castaño g. Predicción del fracaso empresarial: una revisión p. 12.
T. Shumway. Predicción más precisa de la quiebra empresarial: modelo simple hazard (2001). Vol. 74 No. 1 Pp. 101-124