Análisis cualitativo de los determinantes en la predicción del fracaso empresarial en cooperativas agroalimentarias

Abstract

La predicción del fracaso empresarial a partir de modelos económico-financieros ha sido objeto de numerosos trabajos de investigación. Sin embargo, la mayoría de estos trabajos se han desarrollado para sociedades mercantiles y son prácticamente inexistentes los trabajos orientados a la predicción del fracaso en sociedades cooperativas. Esta investigación aborda este vacío en la literatura académica aportando nuevas evidencias sobre los determinantes del fracaso empresarial en las cooperativas agroalimentarias. Así, a través del método Delphi y la consulta a un panel de 40 expertos de origen diverso (académicos, auditores, administradores concursales, etc.) este trabajo ha obtenido un amplio conjunto de resultados. Entre éstos destaca la preferencia del enfoque jurídico para determinar el fracaso empresarial en las cooperativas agroalimentarias. En relación a las variables financieras con poder predictivo sobre el fracaso empresarial, se señalan especialmente las de liquidez y el volumen de endeudamiento, a diferencia de las sociedades mercantiles, donde sobresalen variables de solvencia como la garantía, los gastos financieros o el coste de la deuda. En consecuencia, la relevancia de los resultados de este trabajo -de corte cualitativo-radica en su potencial uso para la posterior determinación de un modelo cuantitativo para la predicción del fracaso empresarial en las cooperativas agroalimentarias.

La predicción del fracaso empresarial de las cooperativas españolas. Aplicación del Algoritmo Extreme Gradient Boosting

“…Pozuelo, Martínez y Carmona, (2012) llevaron a cabo un estudio centrado en la estimación, a partir de técnicas estadísticas, de modelos aptos para la predicción del fracaso empresarial en las empresas cooperativas. Marí et al (2014) analizaron cualitativamente los determinantes en la predicción del fracaso de las cooperativas agroalimentarias utilizando el método Delphi, concluyendo en el alto poder predictivo del endeudamiento, la autofinanciación y el cash flow. Masa et al (2016) analizaron la capacidad predictiva del fracaso empresarial con un modelo de ecuaciones estructurales basado en mínimos cuadrados parciales, que aplicaron a dos muestras, una de cooperativas y otra de empresas capitalistas, constatando que solvencia, liquidez y rentabilidad son las principales variables que pueden anticipar el fracaso.…”

The Usefulness of Operating Cash Flow for Predicting Business Bankruptcy in Medium-Sized Firms

“…First of all, it is important to clarify what we understand by failure in this paper, since there are different definitions for this concept in the literature. As indicated by Mari-Vidal et al (2014), we can basically group these definitions into two blocks: those that opt for an economic approach and those that apply a legal approach. The economic perspective gives rise to a wide variety of options.…”

“…The fact that in the legal approach an objective criterion can be used to classify firms between failed and unsuccessful has been decisive in its greater use, as indicated by Mari-Vidal et al (2014) and Somoza-López and Vallverdu-Calafell (2003). It has used done in the case of Spain, for example, by Campillo et al (2013) and García-Marí, Sánchez-Vidal, and Tomaseti-Solano (2016).…”

“…The main line of research into business failure has so far focused on estimating a reliable prediction model, aiming to build a useful tool to prevent and correct business failure before it occurs (García-Marí et al, 2016). Most of the research aims to test the informative content of financial statements as a predictive element, seeking a relationship between accounting data and future solvency (Mari-Vidal et al, 2014).…”

“…As the literature (Mari-Vidal, Marin-Sánchez, Seguí-Mas, & Michael-Zamorano, 2014;Tascón & Castaño, 2012) has pointed out, there is no commonly accepted framework regarding business failure or its determining factors, and most of the research is geared toward testing the informative content of financial statements as a predictor, looking for a relationship between accounting data and future solvency. The use of non-accounting data in these models has been scarce, even though, according to Tascón and Castaño (2012), the results tend to improve when some of these non-financial variables are included.…”