Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 20 N° 3, 2012, pp. 320-330

Aplicación de análisis discriminante para evaluar el mejoramientode los indicadores financieros en las empresas del sector alimento

de Barranquilla-Colombia

Application of discriminant analysis to evaluate the improvement of financialindicators in the food sector companies Barranquilla-Colombia

Tomás Fon tal vo Herrera' Efraín delaHozGranadillo' Juan Carlos Vergara'

Recibido 26 de marzo de 2012, aceptado 24 de agosto de 2012Received: March 26, 2012 Accepted: August 24, 2012

RESUMEN

En este artículo de investigación se presentan los resultados obtenidos durante el desarrollo del proyectoAplicación del análisis discriminante para evaluar el mejoramiento de los indicadores financieros en lasempresas del sector alimento de Barranquilla. En este se realiza inicialmente una descripción detalladade la evaluación de los sistemas organizacionales, los indicadores de liquidez, indicadores de actividad,indicadores de rentabilidad e indicadores de endeudamiento, los criterios para la aplicación del análisisdiscriminante en la evaluación del mejoramiento de los indicadores de liquidez, actividad, rentabilidad yendeudamiento en las empresas del sector alimento de Barranquilla y la utilización de la técnica análisisdiscriminante para diferenciar dos periodos establecidos, 2004 y 2009. Lo anterior a través de unaperspectiva cualitativa, descriptiva, propositiva y cuantitativa. De la función discriminante obtenida y delos estadísticos analizados se puede concluir que los indicadores financieros Rentabilidad Operativa delActivo (RO), Rotación de Activo (RA), Nivel de Endeudamiento (NE) del sector presentan diferenciassignificativas de un periodo a otro. Aunque solo la media del indicador financiero Apalancamiento aLargo Plazo (ALP) mejora de un periodo a otro. Finalmente se pudo estructurar una metodología deanálisis robusta que evalúa la evolución de los resultados financieros obtenidos en las organizacionesempresariales siendo de gran utilidad y valor como referencia científica en el análisis de indicadoresfinancieros para la toma de decisiones gerenciales.

Palabras clave: Análisis discriminante, liquidez, actividad, rentabilidad, endeudamiento.

ABSTRACT

Results obtained while developing the project "Application of discriminant analysis to evaluate theimprovement of financial indicators in the food sector companies in Barranquilla are presented. Initially,a detailed description of the evaluation of the organizational systems, liquidity ratios, activity indicators,profitability indicators and debt indicators, the criteria for the application of discriminant analysis inevaluating the improvement of liquidity ratios, activity, profitability and debt in the food sector companiesof Barranquilla and the use of discriminant analysis technique to distinguish two periods established 2004and 2009. The former, through a qualitative, proposed descriptive and quantitative perspective. From thediscriminant function obtained and the statistics analyzed, we can conclude that the financial indicatorsOperating Assets Retum (AS), Asset Turnover (AT), sector Level of Indebtedness (LI), show significantdifferences from one period to another. Nevertheless, only the average long-term leverage (ALL) financialindicator showed improvement from one period to another. Finally, we could structure a robust analysismethodology that evaluates the evolution of financial results in business organizations, being of greatly usefuland of value as a scientific reference on the analysis of financial indicators for management decision making.

Keywords: Discriminant analysis, liquidity, activity, profitability, indebtedness.

' Universidad de Cartagena. Av. El Consulado, Calle 30 N° 48-152. Cartagena 1382. Cartagena de Indias, Colombia.E-mail: tfontalvoh@unicartagena.edu.co; edelahozg@unicartagena.edu.co; jvergaras@unicartagena.edu.co

Fontalvo Herrera, de la Hoz Granadillo y Vergara: Aplicación de análisis discriminante para evaluar et mejoramiento..

INTRODUCCIÓN

En este artículo se desarrolló una metodologíapara evaluar el mejoramiento de los indicadoresfinancieros en las empresas del sector alimento deBarranquilla-Colombia, tomando para este estudioaquellas empresas que presentaron sus estadosfinancieros en la Superintendencia de Sociedades yla Cámara de Comercio de Barranquilla-Colombiaen los periodos 2004 y 2009.

Con el fin de realizar una evaluación detallada delas empresas, se utilizó el análisis discriminantetomando razones financieras y definiendo lasvariables dependientes e independientes quepermitieron disminuir la varianza dentro de losgrupos y maximizar la varianza entre grupos, paralo cual se utilizaron los indicadores de liquidez,actividad, rentabilidad y endeudamiento, con lo cualevaluó el desempeño de las compañías de tal formaque se pudiera analizar la relación e incidencia enlos indicadores financieros seleccionados.

Un estudio de esta naturaleza implica larevisión conceptual y teórica sobre los sistemasorganizacionales, los indicadores de liquidez,actividad, rentabilidad y endeudamiento, los criteriospara evaluar el mejoramiento de los indicadoresfinancieros, la técnica análisis discriminante, ladistancia D^ de Mahalanobis y las pruebas devalidez. A partir del marco teórico se estructuró unmodelo que sirvió de fundamento en la aplicación delanálisis discriminante para evaluar el mejoramientode los indicadores financieros de las empresas delsector alimento de Barranquilla. Seguidamente seexpone la metodología de investigación empíricay se presentan los resultados por medio de lacontrastación de hipótesis de las variables asociadasal modelo. Por último, se aportan las conclusionesasociadas a la precisión del modelo y a la evaluaciónde los indicadores seleccionados de las empresasde Barranquilla.

Es importante señalar que como resultado' de lainvestigación se presenta un método y un conjuntode herramientas que permiten la evaluación de laevolución de los diferentes indicadores financierosen las empresas del sector aumento de Banranquilla.Además se presenta una explicación clara del análisisde las diferentes variables y rubros asociados a los

indicadores seleccionados, frente a los resultadosalcanzados en los periodos 2004 y 2009.

ANÁLISIS TEÓRICO

Evaluación de sistemas organizacionalesLa evaluación de organizaciones supone un cuerpode conocimientos teóricos y metodológicos, asícomo un conjunto de habilidades aplicadas. Paraesta investigación este cuerpo de conocimientos loconstituyen los fundamentos de Análisis DiscriminanteMultivariado (ADM), que permiten evaluar elmejoramiento de los indicadores de liquidez, actividad,rentabilidad y endeudamiento en las empresas delsector alimento de Barranquilla [1-2].

Indicadores financierosPara analizar si en dos periodos distintos se puedeevidenciar la evolución de los estados financieroscomo resultado de la evaluación del mejoramientode los indicadores de üquidez, actividad, rentabilidady endeudamiento en el sector analizado, se utilizóla técnica de análisis discriminante. A continuaciónse presentan los referentes teóricos que en materiafinanciera soportan esta investigación.

Los indicadores financieros son el productode establecer resultados numéricos basados enrelacionar dos cifras o cuentas bien sea del BalanceGeneral y/o del Estado de Pérdidas y Ganancias.Los resultados así obtenidos por sí solos no tienenmayor significado; sólo cuando son relacionadosunos con otros y son comparados con los de añosanteriores o con los de empresas del mismo sector ya su vez el analista se preocupa por conocer a fondola operación de la compañía, se pueden obtenerresultados significativos y sacar conclusiones sobrela situación financiera real de la empresa, siendo elobjeto de estudio de esta investigación las empresasdel sector alimento de Barranquilla [3].

En concordancia con lo anterior y teniendo encuenta que la liquidez, actividad, rentabilidad yendeudamiento son indicadores financieros quepermiten evaluar el desempeño organizacional de lasempresas en términos de resultados, que en esenciaes el propósito de la evaluación del mejoramientode los indicadores seleccionados, en este trabajo seidentificaron y calcularon los siguientes indicadoresfinancieros.

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Indicadores de liquidez . : . . -Estos indicadores surgen de la necesidad de medir lacapacidad que tienen las empresas para cancelar susobligaciones a corto plazo. Sirven para establecerla facilidad o dificultad que presenta una compañíapara pagar sus pasivos corrientes con el producto deconvertir a efectivo sus activos corrientes. Determinanqué pasaría si a la empresa se.le exigiera el pagoinmediato de todas sus obligaciones a menos de unaño. En la Tabla 1 se presentan las ecuaciones (1),(2) y (3) que indican cómo calcular los indicadoresde liquidez (razón corriente, prueba acida y razónde liquidez).

Tabla I. Indicadores de liquidez.

Indicador

Razóncorriente

Pruebaacida

Razón deliquidez

Ecuación

Activo Corriente ,, .̂ .r,Pasivo Corriente

Activo Corriente — Inventarios

Pasivo Corriente

Banco + Caja

Pasivo Corriente

(1)

(2)

(3)

Indicadores de actividadEstos indicadores, llamados también indicadores derotación, tratan de medir la eficiencia con la cualuna empresa utiliza sus activos, según la velocidadde recuperación de los valores aplicados en ellos.Se pretende imprimirle un sentido dinámico alanálisis de la aplicación de recursos, mediante lacomparación entre cuentas de balance (estáticas) ycuentas de resultado (dinámicas), como se muestraen la Tabla 2, ecuación (4).

Tabla 2. Indicador de actividad.

Indicador

Rotación de activos

Ecuación

Ventas

Total activos(4)

Indicadores de rentabilidadLos indicadores de rentabilidad, denominadostambién de rendimiento o lucratividad, sirvenpara medir la efectividad de la administración dela empresa para controlar el costo y el gasto, y deesta manera convertir las ventas en utilidades [4];como se muestra en la Tabla 3, ecuación (5).

Tabla 3. Indicador

Indicador

Rentabilidadoperativa del activo

de rentabilidad.

Ecuación

Utilidad antes de impuesto

Total activos (5)

Indicadores de endeudamientoLos indicadores de endeudamiento tienen por objetomedir en qué grado y de qué forma participan losacreedores dentro del financiamiento de la empresa.De la misma manera, se trata de establecer el riesgoque corren tales acreedores, el riesgo de los dueños yla conveniencia o inconveniencia de un determinadonivel de endeudamiento para la empresa, como semuestra en la Tabla 4, ecuación (6).

Tabla 4. Indicador de endeudamiento.

Indicador

Nivel deendeudamiento

Ecuación

Pasivo total

Activo total (6)

Indicadores de apalancamientoEstos indicadores comparan el financiamientooriginario de terceros con los recursos del accionista,socios o dueños de las empresas, con el fin deestablecer cuál de las dos partes está corriendo elmayor riesgo. Así, si los accionistas contribuyenapenas con una pequeña parte del financiamientototal, los riesgos de la empresa recaen principalmentesobre los acreedores, como se muestra en la Tabla 5,ecuaciones (7) y (8).

Tabla 5. Indicadores de apalancamiento.

Indicador

Apalancamiento acorto plazo

Apalancamiento alargo plazo

Ecuación

Pasivo corriente

Total activo

Pasivo no corriente

Total activo

(7)

(8)

Criterios para la aplicación del análisisdiscriminante en la evaluación del mejoramientode los indicadores de liquidez, actividad,rentabilidad y endeudamiento en las empresasdel sector alimento de BarranquillaSe puede definir la evaluación como un procesoorientado a medir los resultados generados(cambios y causas) por las acciones formativas.

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Fontalvo Herrera, de la Hoz Granadillo y Vergara: Aplicación de análisis discriminante para evaluar el mejoramiento.

desarrolladas en el escenario socioprofesional .delas organizaciones [5].

En este sentido, analizar el impacto de los indicadoresfinancieros en los ingresos y crecimiento delas empresas es importante,- porque sirve paraadoptar y mejorar estándares o hacer ajustes enlos sistemas organizacionales y específicamenteen el mejoramiento de los indicadores de liquidez,actividad, rentabilidad y endeudamiento.

Evaluar el mejoramiento de los indicadoresfinancieros en los ingresos y crecimiento de lasempresas es importante con el fin de adoptary mejorar estándares o hacer ajustes en lossistemas organizacionales y específicamente enlas empresas del sector analizado, de tal forma quereflejen eficiencia, eficacia y calidad en donde seimplementen.

Análisis discriminanteEn esta investigación se utilizó el análisisdiscriminante, el cual es una técnica de análisismultiVariante que procura encontrar relacioneslineales entre las variables continuas que mejordiscriminen en los grupos categóricos previamentedefinidos. Siendo el análisis discriminante unatécnica estadística, que fue introducida por R.A.Fisher en 1936 en el primer tratamiento moderno deproblemas separatorios, cuya finalidad es analizarsi existen diferencias significativas entre gruposde objetos respecto a un conjunto de variablesmedidas sobre los mismos y en el caso de queexistan explicar en qué sentido se dan y proporcionarprocedimientos de clasificación sistemática de nuevasobservaciones de origen desconocido en uno delos grupos analizados. La variable dependiente declasificación es una variable no métrica, mientrasque las variables independientes se supone queson métricas. Para el caso de esta investigación seanaliza el comportamiento en dos periodos distintosde los indicadores financieros seleccionados para lasempresas del sector alimento de Barranquilla [6-7].

De igual forma, los objetivos primarios del análisisdiscriminante son la descripción de las diferenciasentre grupos y la predicción de pertinencia a losgrupos [8-9]. El otro objetivo consiste en determinaruna o más ecuaciones matemáticas, funcionesdiscriminantes, que permitan la clasificación denuevos casos a partir de la información que se tiene

de ellos, estableciendo la solvencia e insolvenciacon la mayor precisión posible, modelo matemáticoque se presenta en las ecuaciones (10) y (11).

Asimismo, Pérez [10], Mateos, Iturrioz y Gimeneo[11] señalan que la variable dependiente declasificación es una variable no métrica, mientrasque las variables independientes se supone que sonmétricas y de esta manera se determina si existendiferencias significativas que permitan analizar elcomportamiento del grupo de empresas estudiadas.

Distancia de MahalanobisComo criterio de selección de variables que mejordiscriminan los indicadores de liquidez, actividad,rentabilidad y endeudamiento en la aplicación delanálisis discriminante para evaluar el mejoramientode los indicadores financieros de las empresasdel sector alimento de Barranquilla, se utilizó ladistancia D^ de Mahalanobis que es una medidade distancia generalizada y se basa en la distanciaeuclidiana al cuadrado que se adecúa a varianzasdesiguales; la regla de selección en este procedimientoes maximizar la distancia D^ de Mahalanobis. Ladistancia multivariante entre los grupos a y b sedefine como, ecuación (9): .

(9)

Donde n es el número de casos válidos, k es elnúmero de grupos, X^"^ es la media del grupo a enla i-ésima variable independiente, X¡ es la mediadel grupo b en la i-ésima variable independiente,y W¡j es un elemento de la inversa de la matriz deveirianzas-covarianzas intragrupos [12]. Siendo lavariabilidad total de la forma, ecuación (10).

Tij=W,j+V¡j (10)

La covarianza total es igual a la covarianza dentrode grupos más la covarianza entre grupos.

Así, la probabilidad P{K¡/D) de que un objeto j ,con una puntuación discriminante D-(yji,...,yj^)pertenezca al grupo i-ésimo se puede estimarmediante la regla de Bayes:

PiK¡ID) = -P{DIK¡)P{K¡)

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P{K¡) es la probabilidad a priori y es una estimaciónde la confianza de que un objeto pertenezca a ungrupo si no se tiene información previa.

Como cualquier otra técnica estadística, la aplicaciónde la misma ha de ir precedida de una comprobaciónde los supuestos asumidos por el modelo. El análisisdiscriminante se apoya en los siguientes supuestos:

• Normalidad multivariante.• Igualdad de matrices de varianza-covarianza.• Linealidad.• Ausencia de multicolinealidad y singularidad.

Finalmente, los indicadores financieros son de granutilidad para la identificación de nuevas necesidadesde medición y control, tal como lo argumentaTriana [13], quien explica que los indicadoresson herramientas para el ciclo interminable deinformación al interior de la empresa. "El desarrollode estos indicadores son parte fundamental enel mejoramiento de la calidad, debido a que sonmedios económicos y rápidos de identificaciónde problemas, según la naturaleza y manejo delmismo". En este sentido la metodología que sepropone constituye una herramienta valiosa en elanálisis y mejoramiento de la gesfión financiera delas organizaciones.

A continuación se estructura y propone el modelopara la aplicación del análisis discriminante en laevaluación del mejoramiento de los indicadoresfinancieros en las empresas del sector alimento deBarranquilla, en los años 2004 y 2009, y de estamanera determinar si existen diferencias significativasque permitieron analizar el comportamiento delgrupo de empresas estudiadas.

METODOLOGÍA

Esta es una investigación en donde se utiliza unanálisis cualitativo, descriptivo propositivo ycuantitativo, soportada en un análisis discriminantemultivariado (ADM). Para contrastar si en dosperiodos distintos se puede evidenciar la evoluciónde los estados financieros como resultado de laevaluación del mejoramiento de los indicadores deliquidez, actividad, rentabilidad y endeudamientoen el sector analizado, para lo que se estudiaronlos rubros requeridos de las empresas del sectoralimento de Barranquilla [14].

Para la realización de esta investigación se utilizaronlos indicadores presentados a continuación, utilizandoel ADM, para hallar la estimación de los añosevaluados, como se muestra en la Tabla 6.

Tabla 6. Variable e indicadores utilizados pararealizar el análisis de discriminante.

Variable

RC

PA

RO

RA

NE

ACP

ALP

Indicador

Razón corriente

Prueba acida

Rentabilidad operativa del activo

Rotación de activo

Nivel de endeudamiento

Apalancamiento corto plazo

Apalancamiento largo plazo

PoblaciónLa población de esta investigación está conformadapor 13 empresas del sector alimento de Barranquillaque presentaron sus estados financieros entre losaños 2004 y 2009.

Fuentes y datosAsimismo, se tomaron como fuentes los estadosfinancieros de la Superintendencia de Sociedades[15] y la Cámara de Comercio de las empresasseleccionadas, que proyectaron sus estadosfinancieros del 2004 y 2009. De donde se tomaronlos diferentes rubros de los estados financieros delas organizaciones objeto de estudio, labor quetomó cuatro meses de trabajo. Inicialmente seobtuvieron los rubros financieros de los estadosfinancieros, para posteriormente calcular losindicadores seleccionados.

AnálisisPara analizar las variables asociadas a losindicadores seleccionados se utilizó el análisisdiscriminante por medio de software SPSSstatistics 19, aplicación con la cual se establecieronlas funciones discriminantes y se estudiaron losdiferentes estadísticos; esta técnica permite laestimación en un marco único analizar si losindicadores financieros evaluados en el mismocontexto presentan diferencias significativas enlos dos periodos seleccionados: Seguidamentese procedió a verificar el cumplimiento de lossupuestos requeridos para aplicar el análisisdiscriminante y de esta forma calcular y establecer

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Fontalvo Herrera, de la Hoz Granadillo y Vergara: Aplicación deíanálisis discriminante para evaluar el mejoramiento...

la función objetivo, con el fin de determinar.quéindicadores discriminaban mejor para evaluar elmejoramiento de los indicadores financieros enlas empresas del sector alimento de la ciudad deBarranquilla. También se calculó la precisión delmodelo para predecir el comportamiento futurode los indicadores en el sector. Por último, conlos estadísticos, específicamente las medias delos indicadores para el sector, se analizó y evaluóel comportamiento de los diferentes indicadoresfinancieros en los dos periodos 2004-2009.

RESULTADOS

Aplicación del análisis discriminante para evaluarel mejoramiento de los indicadores financieros enlas empresas del sector Alimento de Barranquilla

Verifícación de los supuestosEn las Tablas 7 y 8 se presentan los resultados denormalidad para los datos de los periodos 2004 y2009 respectivamente, asociados a la prueba deShapiro & Wilk que requiere que los estadísticosestén por encima de 0,8. Las pruebas de normalidadpara las variables por separado de los dos periodosrespectivos dan como resultado que algunas no secomportan como variables normales, por lo que seviola el supuesto de multinormalidad. Sin embargo,P. Lachenbruch [16] ha demostrado que el análisisdiscriminante no es particularmente sensible a lasviolaciones de menor importancia de la hipótesis denormalidad. B. Tabachnick & L. Fidell [17] hacenalgunas precisiones acerca de la robustez de estatécnica en relación con el tamaño de las muestras,sugieren un tamaño de muestra pequeño de grupossimilares para que el modelo sea robusto ante laviolación del supuesto de multinormalidad.

Tabla 7. Prueba de Shapiro & Wilk. para lacomprobación de la normalidad de lasrazones financieras del año 2004.

Tabla 8. Prueba de Shapiro .& Wilk para lacomprobación de la normalidad de lasrazones financieras del año 2009.

RC

PA

RO

RA

NE

ACP

ALP

Shapiro-Wilk

Estadístico

0,893

0,811

0,693

0,937

0,805

0,743

0,545

gl13

13

13

13

13

13

13

Sig.

0,106'"

0,009

0

0,417

0,008

0,002

0

RCPARORAR5

ACPALP

Shapiro-Wilk

Estadístico0,9290,943

0,960,911

0,9430,842

0,691

gl1313

1313

131313

Sig.0,3290,497

0,7610,188

0,5030,023

0

Homogeneidad de matrices de varianza-covarianzaEl supuesto de igualdad de matrices de varianza-covarianza para los dos años 2004 y 2009 secomprobó con la prueba de Box, como se muestraen la Tabla 9.

Tabla 9. Resultados de la prueba de Box.

M de Box

F

Aprox.

gilgl2 •Sig.

136,287

3,00628

1308,838

• ,000

Los resultados obtenidos del estadístico de contrasteM - 136,287 y un valor de F = 3,006 con unaprobabilidad asociada p = 0,00 permiten aceptarcon un alto grado de confianza la hipótesis nulade que no existen diferencias entre las matrices decovarianza de los dos grupos.

Linealidad y multicolinealidad y singularidadLos supuestos de linealidad y multicolinealidad ysingularidad no serán revisados, dado que para laconstrucción del modelo de análisis discriminantese utilizará el método por etapas o paso a paso,teniendo en cuenta el criterio de tolerancia paraseleccionar las variables que son incluidas. Deeste modo, aquellas variables que presentan unacorrelación múltiple elevada con las restantesvariables arrojarán una baja tolerancia y no seríanconsideradas de cara a la construcción de la funcióndiscriminante [18].

Selección de las variables que mejor discriminanPara determinar qué variables discriminanindependientemente entre los grupos de "2004" y"2009" se estima la distancia D^ de Mahalanobisy el Lambda Wilks para cada una de ellas, su

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correspondiente razón F y nivel de significancia pararechazar la hipótesis nula de que las observacionesprovienen de la misma población. Se va a considerarun nivel de significación de 0,05 para los estadísticosF para entrar y F para eliminar. Como se mencionóanteriormente el criterio de selección de las variableses el de la distancia D^ de Mahalanobis; se utilizarontodas las variables seleccionadas (Razón Corriente(RC), Prueba Acida (PA), Rentabilidad Operativadel Activo (RO), Rotación de Activo (RA), Nivel deEndeudamiento (NE), Apalancamiento Corto Plazo(ACP), Apalancamiento Largo Plazo (APL)), siendolas variables que mejor discriminan la RentabilidadOperativa del Activo (RO), Rotación de Activo(RA), Nivel de Endeudamiento (NE), constituyendoéstas las funciones discriminantes; el resultadofinal del modelo se muestra en la Tabla 10 y en lasecuaciones (12) y (13).

Tabla 10. Coeficientes de la función de clasificación.

RC

PA

RO

RA

NE

ACP

ALP

(Constante)

Año

2004

34,581

-5,333

3,181

-3,167

-20,708

170,202

68,350

-87,405

2009

28,459

-5,483

4,485

-2,913

-15,585

157,438

64,704

-75,060

Con base en los resultados anteriores se procedió acalcular las funciones discriminantes para evaluarel mejoramiento de los indicadores financieros enlas empresas del sector alimento de Barranquilla,ecuaciones (12) y (13).

Zi = RC*(34,581) -I- PA* (-5,333) + RO* (3,181)+ RA*(-3,167) + NE*(-20,708) -I-ACP *(170,202)-I-ALP* (68,350)

(12)

Z2 = RC *(28,459) + PA* (-5,483) + RO *(4,485)-i-RA*(-2,913) + NE*(-15,585)-i-ACP*(157,438)+ ALP*(64,704)

(13)

En el Anexo 1 y Anexo 2 se muestran los indicadoresfinancieros en las empresas del sector alimentos deBarranquilla.

De este modo, la capacidad de clasificación delmodelo fue excelente, generando como resultadoun error Tipo I de 100,0 y un error Tipo n de 70,0%para una efectividad de clasificación de 85,0%,como se muestra en la Tabla 11.

Tabla 11. Resultados de la clasificación.

1 O

rigi

nal R

ecue

nto

%

Año

2004

2009

Casosdesagrupados

2004

2009

Casosdesagrupados

Grupo de pertenenciapronosticado

2004

13

3

1

100,0

30,0

33,3

2009

0

7

• 2

,0

70,0

66,7

Total

13

10

3

100,0

100,0

100,0

Evaluación de los indicadores seleccionados enlas empresas del sector alimento de BarranquillaCuando se revisan los estadísticos (Media) delos indicadores seleccionados de las empresas enBarranquilla, se observa que existe un mejoramientoen el indicador Apalancamiento a Largo Plazo (ALP),lo que no ocurre para los indicadores de RazónCorriente (RC), Prueba Acida (PA), RentabilidadOperativa del Activo (RO), Rotación de Activo (RA),Nivel de Endeudamiento (NE), ApalancamientoCorto Plazo (ACP) como se muestra en la Tabla 12.

Tabla 12. Medias de los indicadores financieros.

Año

2004

2009

RC

PA

RO

RA

NE

ACP

ALP

RC

PA

RO

RA

NE

ACP

ALP

Media

1,5690

1,1780

,0581

2,7156

1,4274

,8995

,1510

1,1170

,8265

,0370

2,6550

1,3508

,8156

,3353

Desv. tip.

,77126

,83613

,25756

1,21469

,78527

,14596

,32054

,24043

,25223

,12161

1,62561

,30429

,19867

,55389

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Fontaivo Herrera, de la Hoz Granadiiio y Vergara: Aplicación de análisis discriminante para evaluar ei mejoramiento.

DISCUSIÓN

Al analizar las funciones discriminantes generadasen la Tabla 10 se puede concluir que indicadorescomo la Rentabilidad Operativa del Activo (RO),Rotación de Activo (RA), Nivel de Endeudamiento(NE) discriminan bien mejorando de un periodo aotro. Sin embargo, para el caso de la Razón Corriente(RC), Prueba Acida (PA), Apalancamiento CortoPlazo (ACP), Apalancamiento Largo Plazo (APL) sepuede observar que estos indicadores no evidencianel mismo comportamiento en el tianscurso de losaños 2004 y 2009.

En lo que respecta a las medias presentadas en laTabla 12 de los indicadores seleccionados se pudoanalizar que el indicador Apalancamiento LargoPlazo (ALP) mejoró (aunque de manera mínima)de un periodo a otro, por lo que se infiere que existeun mejoramiento en el sector para este indicador.Sin embargo, en los otros indicadores no se observaun mejoramiento en el periodo.

Particularmente, en el indicador Razón Corriente(RC) se observa una disminución de 1,569 a 1,117 enlos dos periodos anahzados, mostrando un deterioroen la liquidez y por tanto en la capacidad que tienenlas empresas para cumplir con sus obligacionesfinancieras, deudas o pasivos a corto plazo. Estosresultados concuerdan con los del indicador PruebaAcida, en el que comparativamente se observa unadisminución mayor de 1,178 a 0,8265. Asimismo,el Indicador Rentabilidad Operativa (RO) observauna disminución de 0,0581 a 0,37 resultados quemuestran un deterioro en la rentabilidad de lasempresas del sector analizado, lo cual puede estarrelacionado con falta de controles efectivos parael manejo de los costos y los gastos de manera deconvertir las ventas en utilidades. Adicionalmenteel indicador Rotación de Activo (RA) muestra unadisminución en los dos periodos analizados; estasituación puede estar asociada a pérdidas de mercadopor parte de las empresas del sector alimentos dela ciudad de Barranquilla, representadas en unadisminución de las ventas o en un aumento de lasinversiones en activos fijos. Adicionalmente, elNivel de Endeudamiento muestra un mejoramientoal disminuir en los periodos analizados, lo cual serelaciona con el planteamiento de aumento en lasinversiones en activos realizado en el análisis delindicador de Rotación de Activo. Por su parte, el

Indicador de Apalancamiento a Corto Plazo ( APC) yel Apalancamiento de Largo Plazo (APL) muestranun comportamiento inverso, disminuyendo parael caso de APC y aumentando para el APL; estosresultados muestran un aumento del pasivo corrientey una reducción del pasivo no corriente.

Es importante señalar que estudios similares deT. Fontalvo, A. Mendoza y J. Morelos [19] handemostrado que el indicador Razón Corriente essensible y muestra mejoras significativas comoefecto de la gestión en el sector estudiado, lo queno ocurre para esta investigación. Asimismo, T.Fontalvo, J. Morelos y E. de la Hoz [20] establecenque la aplicación del análisis discriminante en elmejoramiento de los indicadores financieros de lasempresas permite identificar aquéllos con mayorimpacto para la continuidad de las mismas en elmercado; por lo que es importante poder contar conherramientas que puedan pronosticar esta situacióncomo las funciones discriminantes calculadas enesta investigación.

CONCLUSIONES

En el análisis discriminante desarrollado en estainvestigación para la construcción del modelose utilizaron 13 empresas del sector alimentode Barranquilla; el modelo presentó una buenaefectividad en la clasificación. En la muestra originalla precisión del modelo en el 2004 es 100,0% yen el 2009 es del 70,0%, para un promedio totalde clasificación del 85,0% de las empresas, loque demuestra la confiabilidad para predecir elcomportarñiento de los indicadores financieros enel sector a futuro.

De la aplicación del análisis discriminante paraevaluar el mejoramiento de los indicadores financierosen las empresas de sector alimento de Barranquilla,se puede concluir que los indicadores financierosRentabilidad Operativa del Activo (RO), Rotaciónde Activo (RA), Nivel de Endeudamiento (NE) delsector presentan diferencias significativas de unperiodo a otro. Aunque solo la media del indicadorfinanciero Apalancamiento a Largo Plazo (ALP)mejora de un periodo a otro en el sector estudiado.

Este trabajo se constituye en un referente paradesarrollar otras investigaciones que evalúen nosolo variables e indicadores financieros, sino

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Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 20 N° 3, 2012

Otras variables internas y extemas en diferentessectores que permitan medir eficiencia, eficacia,productividad y competitividad. De igual forma,la investigación permitió establecer una funciónobjetivo para las empresas evaluadas en el sectoralimento de Barranquilla, con lo que se puede estudiary analizar qué indicadores discriminan mejor y asípoder tomar acciones teniendo en cuenta el cálculoy estudio de los indicadores seleccionados a futuro.

A partir de estudios como este, se podrán realizaranálisis en diferentes sectores empresariales quefaciliten la toma de decisiones sobre qué variables,rubros e indicadores redundan en el mejoramientode la situación financiera de las organizaciones yanalizar otros indicadores como productividad,competitividad que incidan en el posicionamientode otros sectores estudiados.

Se recomienda para futuros estudios incrementarel número de indicadores financieros e incorporarindicadores de productividad y competitividad;y se invita a analizar el comportamiento de otrossectores empresariales.

REEERENCIAS

[1] A. Martínez y E. Mario. "Ideas para elcambio y el aprendizaje en la organización,una perspectiva sistémica". Ed. ECOEUniversidad de la Sabana. 1 Edición, p. 58.Bogotá, D.C. Colombia. 2002. ISBN:958-8384-3.

[2] J. Fernández. "Liderazgo empresarial entiempos de cambio según Sun Tsu". HarvardDeusto Business Review. Vol. 4, Issue 119,p. 104. August, 2008. ISSN: 0210-900X.

[3] X. Vásquez, A. Guerra y I. Ahmed. "Aplicaciónde métodos multivariados: una respuesta a laslimitaciones de los ratios financieros". Revistade la Universidad de Granma. Vol. 24 N° 114,p. 44. Octubre 2008. ISSN: 1696-8360.

[4] H. Ortiz. "Análisis financiero aplicado yprincipios de administración financiera".Ed. Universidad Extemado de Colombia.N° Edición 14, p. 118. Bogotá, Colombia.2011. ISBN: 978-958-710-650-3.

[5] J. Tejada y E. Ferrández. "La evaluación delimpacto de la formación como estrategiade mejora en las organizaciones". RevistaElectrónica de Investigación Educativa. Vol. 4

N° 104, p. 20. Agosto 2007. URL: http://redie.uabc.mx/vol9no2/contenido-tejada2.ht ml. Fecha de consulta: 6 de agosto de2010.

[6] J. Mylonakis and G. Diacogiannis. "Evaluatingthe likelihood of using linear discriminantanalysis as a commercial bank card ownerscredit scoring model". Intemational businessresearch. Vol. 3, Issue 2, p. 490. April, 2010.ISSN: 0047-2506.

[7] J. Suárez. "Los parámetros caracteristicosde las empresas manufactureras de altarentabilidad. Una aplicación del análisisdiscriminante". Revista Española definanciación y contabilidad. Vol. XXIXN° 104, pp. 443-481. Mayo de 2000. ISSN:0210-2412.

[8] R. Mileris. "Estimation of loan applicantsdefault probabihty applying discriminantanalysis and simple Bayesian classifier".Economics and management. Vol. 33, Issue302, p. 28. August, 2010. ISSN: 1822-6515.

[9] C. Peretto. "Utilización del análisisdiscriminante logístico para explorarlas causas de la eficiencia del sistemabancario argentino". Cuademo de Cimbage.Vol. 1 N° 11, pp. 39-57. Mayo de 2009.ISSN: 1669-1830.

[10] C. Pérez. 'Técnicas de análisis de datos conSPSS 15". Editorial Pearson, Prentice Hall.Edition N° 5, p. 314. Spain. 2009. ISBN:978-848-322-601-8.

[11] R. Mateos, J. Iturrioz y R. Gimeneo. "Laparticipación financiera y el papel de la mujeren la toma de decisiones de las sociedadescooperativas: los consejos de administración".Revista Europea de dirección y economíade la empresa. Vol. 18 N° 3, pp. 65-82.Noviembre de 2009. ISSN: 1019-6838.

[12] M. Tricova and D Terdovski. "Appliediscriminant Analysis in estimation ofpotencial EU Members". Busines statistics-Economic Informatics. Vol. 32, Issue 120,

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328

Fontaivo Herrera, de la Hoz Granadilio y Vergara: Aplicación de análisis discriminante para evaluar el mejoramiento..

[14] B. Vuran. "Prediction of business failure:A comparison of discriminant andlogistic regression analyses". IstanbulUniversity joumal of the school of businessadministration. Vol. 38, Issue 1, pp. 47-65.September, 2009. ISSN: 1303-1732.

[15] Superintendencia de Sociedades. URL: http://sirem.supersociedades.gov.co/SIREM/. Fechade consulta: 1 de octubre de 2008.

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[18] J. Rodríguez y A. Moreno. "Fragilidadfinanciera de las firmas en Colombia, 2000-2006. Un análisis discriminante de un modelo

Minskano". Ed. Universidad Nacional deColombia. Vol. 14 N° 2, pp. 14-32. Marzode 2011. ISSN: 0124-5821.

[19] T. Fontaivo, A. Mendoza y J. Morelos."Evaluación del impacto de los sistemas degestión de la calidad en la liquidez y rentabilidadde las empresas de la Zona Industrial deMamonal (Cartagena-Colombia)". RevistaCatóhca del Norte, Vol. 1 N° 34, pp. 1-28.Septiembre de 2011. ISSN: 0124-5821.

[20] T. Fontaivo, J. Morelos y E. De la Hoz."Aplicación del análisis discriminante paraevaluar el mejoramiento de los indicadoresfinancieros en las empresas del sectorextracción de petróleo crudo y gas natural enColombia". Revista Soluciones de PostgradoEIA. Vol. 1 N° 7, pp. 1-16. Julio de 2011.ISSN: 2811-3854

ANEXOS

Anexo I. Indicadores Financieros del año 2004.

N°

1

2

3

4

5

6

7

g

9

10

H

12

13

RAZÓN SOCUL

ATUNES YENLATADOS DELCARIBE S.A.

CAFÉ UNIVERSALS.A.

COMPADIAENVASADORA DELATLÁNTICO LTDA.

FRIGORÍFICOS DELA COSTA S. A.

GELCO S.A.

GENEROSOMANCINI & CÍA.LTDA.

GRASAS Y ACEITESVEGETALES S.A.

GRUPOALIMENTARIO DELATLÁNTICO S.A.

LÁCTEOS DELCAMPO S.A.

MOLINOSBARRANQUILLITAS.A.

MOLINOS DELATLÁNTICO S. A.

OLEOFLORESLIMITADA

PANIFICADORADEL LITORAL S.A.

RAZÓN

CORRIENTE

RC

1,3261251

0,9339094

1,2234322

1,2352771

2,6959123

2,046469

1,3387328

1,2924906

0,4438562

1,4431082

1,0859038

\,9912911

3,3350772

PRUEBAACIDA

PA

0,4631237

0,7914839

0,8430586

0,8404511

2,0274563

1,7709428

0,9922857

0,72917

0,350073

0,7804886

0,6051607

1,7855585

3,3350772

RENT.OPERATIVADEL ACTIVO

RO

0,0838312

-0,022993

0,0385488

0,0189649

0,2390649

0,1516773

0,1864762

0,0161157

-0,729315

0,0760195

0,2822008

0,1302778

0,28481

ROTACIÓNDE ACTIVOS

RA

1,7965027

2,3093422

0,7585933

1,824696

2,5656793

3,8477892

3,3827077

2,0539663

5,641962

3,0958168

3,2535641

2,9647901

1,8070819

NIVEL DE

ENDEUDAMIENTO

NE

1,0836839

0,9267435

1,2234322

1,214478

2,6959123

1,7708165

1,3068801

1,2924906

0,2939124

1,2092939

1,0859038

1,1174583

3,3350772

APALANCAMIENTOCORTO PLAZO

ACP

0,8171807

0,9923269

•

0,9831624

1

0,8653034

0,9762068

1

0,6621794

0,8379787

1

0,5594851

1

APALANCAMIENTOLARGO PLAZO

ALP

0,1687017

0,0082796

0

0,0138641

0

0,0760647

0,0182061

0

1,1493922

0,1339801

0

0,3942115

0

329

Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 20 N° 3, 2012

Anexo 2. Indicadores Financieros del año

N°

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

RAZÓN SOCIAL

ATUNES YENLATADOS DEL

CARIBE S.A.

CAFÉ UNIVERSALS.A.

COMPAÑÍAENVASADORA DELATLÁNTICO LTDA.

FRIGORÍFICOS DELA COSTA S.A.

GELCO S.A.

GENEROSOMANCINI & CÍA.

LTDA.

GRASAS Y ACEITESVEGETALES S.A.

GRUPOALIMENTARIO DEL

ATLÁNTICO S.A.

LÁCTEOS DELCAMPO S.A.

MOLINOSBARRANQUILLITA

S.A.

MOLINOS DELATLÁNTICO S.A.

OLEOFLORESLrMITADA

PANIFICADORADEL LITORAL S.A.

RAZÓNCORRIENTE

RC

1.2208142

0,8848017

1.1140025

1,3753141

0.8499985

1.5596197

0.9997892

1.157638

0.8030294

1,2045234

1.6630614

0.848674

1.1408056

PRUEBAACIDA

PA

0.5070925

0,81312

0,9077545

1.0215321

0,7191352

1.4188655

0.7734933

0.7006149

0,6194182

0.7844451

1.1680662

0.8064973

1.1408056

2009.

RENT.OPERATIVADEL ACTIVO

RO

-0,192349

-O.082063

0.2658318

0,0241618

0.1136437

0.0430212

0,0942478

0.0097458

0.003782

0,0894925

0.1975438

0.239869

0.2134518

ROTACIÓNDE ACTIVOS

RA

1,048303

1.0365384

1.3818439

1.9500909

2,0841651

2.9266162

3,8941772

2.7034718

6,4424119

3.0824648

3,8965578

5.4607009

1.6325805

NIVEL DEENDEUDA-

MIENTO

NE

1,1131346

1.8824384

1,6792944

1.2425317

1.6105239

1,4918155

1.1433383

1,1039841

0,924092

1,3165893

1.4874041

2.1331744

2,2793478

•

APALANCANDENTOCORTO PLAZO

ACP

0.807996

0.672175

1

0.9268809

0,8635562

0,5942964

0.9842512

1

0.4065017

0.9000953

1

0.5524642

1

APALANCAMIENTOLARGO PLAZO

ALP

0,1946487

0.5512057

0

0.0573595

0,1858853

0.4377106

0.0160042

0

1.8181329

0,0921472

0

0.9545149

0

330

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