Predicción de insolvencia en la empresa familiar

El objetivo de este trabajo es la construcción de un modelo para predecir la insolvencia de las empresas familiares. El hecho de centrarnos en esta tipología de empresas deriva de dos motivos esenciales: Primero, por la importante participación de la empresa familiar en el ámbito de la economía española, así como en la economía mundial (Allouche et al., 2008). España tiene en la actualidad 1,1 millones de empresas familiares, un 85% del total de empresas, las cuales generan siete millones de empleos directos, esto es, un 70% del empleo privado. Este hecho ha provocado que la investigación en el campo de la empresa familiar haya crecido significativamente durante las dos últimas décadas (Gómez-Mejia et al., 2011). Y segundo, porque pensamos que las diferencias y características propias de la empresa familiar deberían tomarse en consideración para la predicción de la insolvencia empresarial. Estas circunstancias han motivado el interés en analizar las causas que propician la insolvencia en las empresas familiares e intentar facilitar herramientas o estrategias a los gestores de las mismas, con vistas a evitarla y asegurar la viabilidad de sus empresas. Además, hasta la fecha no se ha estudiado la predicción de insolvencia en las empresas familiares, donde encontramos un gap que pretendemos cubrir con la presente investigación. En consecuencia, la inexistencia de trabajos empíricos con muestras específicas de empresas familiares, tanto españolas como internacionales, hace especialmente interesante que analicemos las causas que propician su posible insolvencia. Por ello, y con objeto de contar con un mayor margen para realizar estrategias que eviten la insolvencia de este tipo de empresas, pretendemos obtener modelos que tengan como objeto predecirla 1, 2 y 3 años antes de que ésta se produzca, comparándose las similitudes y diferencias de dichos modelos a medida que nos alejamos del momento de la insolvencia. Con objeto de resolver esta cuestión de investigación hemos dispuesto de seis muestras elaboradas a partir de una base de datos creada expresamente para el presente estudio, y que incluirá información económico-financiera de empresas familiares y no familiares, tanto solventes como insolventes. Estas muestras contienen un número suficiente de empresas para construir fiables modelos de predicción y conocer las variables predictivas propias de cada una de ellas. Así mismo, y con objeto de dotar de robustez a los modelos, se ha considerado un período total de análisis de ocho años, comprendidos entre el ejercicio 2005 y el 2012, periodo que abarcaría varios ciclos económicos y, en consecuencia, evita el riesgo de obtener modelos sólo válidos para épocas de crecimiento o, en su caso, de decrecimiento económico. En el análisis empírico desarrollado utilizaremos dos métodos diferentes para predecir la insolvencia: técnicas de regresión logística (LOGIT) y técnicas computacionales de redes neuronales (NN). Si bien los modelos LOGIT han tenido y siguen manteniendo una especial relevancia en los estudios realizados en esta materia en los últimos treinta y cinco años, los modelos NN se corresponden con metodologías más avanzadas, que han mostrado tener un importante potencial en el ámbito de la predicción. La principal ventaja de los modelos LOGIT reside, no sólo en la capacidad de predecir previamente si una empresa se espera resulte solvente e insolvente, sino en facilitar información respecto a cuáles son las variables que resultan significativamente explicativas de la insolvencia, y en consecuencia, permiten deducir estrategias adecuadas en la gestión de la empresa con objeto de asegurar la solvencia de la misma. Por su parte, los modelos NN presentan un gran potencial de clasificación, superando en la mayoría de los casos al LOGIT, si bien su utilidad explicativa está menos contrastada. Nuestro estudio contribuye a la literatura existente sobre predicción de insolvencia de varias formas. En primer lugar, construyendo modelos específicos para empresas familiares y no familiares, lo que puede mejorar la eficiencia en la predicción del fracaso empresarial y evitar el concurso de acreedores, así como las consecuencias negativas de la insolvencia empresarial para la economía en general, dada la importancia de la empresa familiar en el mundo. En segundo lugar, nuestras conclusiones sugieren que la relación entre la evolución de ciertas variables financieras y la insolvencia empresarial toma connotaciones específicas en el caso de las empresas familiares. Aunque los modelos de predicción de insolvencia confirman la importancia de algunas variables financieras comunes para ambos tipos de empresas (eficiencia y dimensión empresarial), también identifican factores específicos y únicos. Así, la rentabilidad es el factor diferenciador para las empresas familiares como lo es el apalancamiento para las empresas no familiares.

Los Sistemas de Gestión Documental de Proyectos. Un análisis y optimización aplicada a los Proyectos de Ingeniería en Edificación

La presente memoria de Tesis Doctoral ha seguido un largo recorrido desde sus inicios allá por el año 2007, dado el interés del doctorando por la mejora de la gestión de los proyectos que se desarrollaban en aquellos momentos. La fortuna de haber conocido proyectos de edificación singular en multitud de países, especialmente provenientes del mundo anglosajón, centroamericano y francés, ha abierto el campo de investigación del doctorando hacia la estandarización de la documentación de los proyectos más allá de la actual tendencia en España. En la actualidad, la evolución de los proyectos en el mundo ha sido vertiginosa, apareciendo nuevos sistemas de gestión de proyectos y nuevas tecnologías de gestión de la información gráfica (BIM). A lo largo de la investigación hemos querido desarrollar un sistema novedoso de gestión de proyectos que hemos llamado SGDP que incluya no sólo una nueva forma de gestionar los documentos de un proyecto, sino de crearlos, mantenerlos y mejorarlos. Además, surge la necesidad de conocer cómo de productivos son y van a ser nuestros proyectos, por lo que hemos intentado aportar una sencilla pero operativa forma de definir la rentabilidad de un proyecto de ingeniería y herramientas prototipo que favorezcan el conocimiento de los costes de los proyectos. Para desarrollar estas ideas y herramientas se ha contado durante toda las fases de la investigación con la empresa piloto sobre la que se han implementado los prototipos de las herramientas de la gestión documental y de contabilidad de costes de los proyectos además de ser sobre la que se han generado las nuevas estructuras de proyectos, codificaciones y otras novedosas funciones del SGDP aquí descrito.

Aplicación móvil para la gestión de los gastos en pisos compartidos

En esta memoria se describe el diseño y las pautas seguidas para la construcción de una aplicación móvil que permite la creación de grupos de personas para la gestión de los gastos, facturas y deudas comunitarias. Con un soporte Front-End en Android, un Back-End desarrollado en PHP y un almacenamiento de la información en una base de datos NoSQL, concretamente en MongoDB. El proyecto se ha realizado en grupo, separando los módulos Front-End y Back-End en dos proyectos distintos. En este proyecto desarrollamos el módulo Back-End. En él encontraremos el diseño para la construcción de la arquitectura REST y dar solución a la comunicación cliente y servidor de la aplicación. Además se ha añadido la componente PaaS (Platform as a Service) para acercar el desarrollo de este proyecto a un entorno de producción más real, afrontando así problemas reales. Al tratarse de un proyecto en equipo, el uso de metodologías ágiles cobra más importancia, por ello en este proyecto se ha hecho uso de la metodología Scrum.

Predicción de insolvencia en los sectores económicos: un análisis comparativo

El objetivo de esta tesis ha sido cubrir el hueco existente en la literatura en relación con la cuestión de la supuesta superioridad de los modelos de predicción de insolvencia empresarial "descentrados" (construidos sobre la base de una muestra de empresas pertenecientes a diversos sectores económicos) frente a los modelos de predicción de la insolvencia "centrados" (construidos con una muestra de empresas pertenecientes a un solo sector de actividad). Un análisis de la literatura previa sobre predicción de insolvencia empresarial permitió constatar la existencia de un patrón definido por lo que se refería a la construcción de modelos descentrados frente a modelos centrados, siendo los primeros mucho más numerosos que los segundos. Sin embargo, no fue posible identificar ninguna tendencia, ni a favor ni en contra, en el uso de un tipo de modelo u otro, por lo que no resultó posible inducir una conclusión definitiva sobre la superioridad de un tipo de modelo frente a otro a la hora de pronosticar la insolvencia empresarial. Para resolver esta cuestión, se tomó una base de datos formada por empresas, tanto solventes como insolventes, pertenecientes a cinco sectores de actividad diferenciados: agricultura, industria, construcción, comercio y servicios, y sector de hostelería, a partir de los datos proporcionados por SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos). Los datos utilizados para este estudio se correspondieron al periodo comprendido entre el año 2010 y el año 2012. Asimismo, se construyeron diversos modelos sectoriales o centrados (para cada uno de los sectores económicos considerados) y modelos globales o descentrados para un año y dos años antes de la entrada en quiebra. La metodología aplicada para la obtención de los modelos fue la construcción de modelos de regresión logística, y para la estimación de dichos modelos se emplearon 34 variables financieras, así como variables dummys representativas de los sectores de actividad bajo consideración. Con esta metodología se obtuvo un poder de clasificación que osciló entre un 69,6% (Sector Agricultura, dos años de la entrada en quiebra) y un 91,2% (Sector Hostelería, un año de la entrada en quiebra). Los resultados obtenidos permitieron verificar total o parcialmente las tres hipótesis planteadas: En primer lugar, que los modelos globales o descentrados y los centrados o sectoriales eran modelos distintos. En segundo lugar, que la inclusión de variables cualitativas sectoriales mejoraba los modelos globales estimados. Y, en tercer lugar, se verificó, si bien parcialmente, que los modelos globales o descentrados eran superiores a los centrados o sectoriales a la hora de predecir la insolvencia, con la única excepción del modelo del sector industrial dos años antes de la quiebra. Para el resto de modelos, los modelos globales estimados, uno y dos años antes de la quiebra, fueron capaces de obtener mejores resultados de predicción en las muestras sectoriales que los propios modelos centrados.

Indicadores de eficiencia asociados a los Grupos Relacionados por el Diagnóstico (GRD) de Partos en un Hospital Público de Nivel I

Esta investigación toma como tema de referencia los costes sanitarios en originados en la Unidad de Partos del Servicio de Obstetricia y Ginecología de un Hospital de Nivel I. El objetivo general de la presente investigación se concreta en la definición y determinación de un conjunto de indicadores que permitan cuantificar el grado de eficiencia en la actividad sanitaria. Estos indicadores se construyen sobre variables representativas de coste, relativizadas por la actividad de la unidad, medida ésta por el número de casos atendidos. Otro indicador global que se podría haber utilizado es el número de estancias causadas, si bien hay razones, que se explican a lo largo del trabajo, que desaconsejan su utilización. El ámbito de estudio de este trabajo lo constituye la unidad de gestión clínica (servicio) de obstetricia y ginecología de un hospital de Nivel I de la Comunidad Autónoma de Andalucía y el año de referencia del estudio es 2005. Dentro de este servicio se ha centrado la atención en los partos atendidos, por la representatividad que los mismos tienen en la actividad de la unidad, desagregando la diferente tipología de aquellos mediante el uso de los correspondientes GRD. Las fuentes de información utilizadas han sido: • Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD) • Grupos Relacionados con el Diagnóstico (GRD). • Relación de los GRD con el CMBD. • Cuadros de Mando Integrales del Centro Hospitalario. • Contabilidad Analítica del Hospital (COANHyD). • Contrato Programa del Centro Sanitario. • Instituto de Estadística de Andalucía (IEA). • Instituto Nacional de Estadística de España (INE). • Sistema Estadístico Europeo (EUROSTAT). Una vez se han determinado los costes controlables para todas las categorías y para cada uno de los GRD de partos, se procede a la determinación de una serie de indicadores que van a ser de gran utilidad para las conclusiones de la investigación, en cuanto que van a proporcionar una información determinante para los responsables de las unidades en la búsqueda de la eficiencia en la aplicación de los recursos. De igual manera van a ser útiles para establecer comparaciones con otras unidades, ya sean del mismo centro hospitalario o de otros centros. Si se hace una revisión de la literatura, la mayoría de los indicadores de eficiencia se formalizan mediante un cociente en el que el numerador representa una variable de coste y el denominador una variable de actividad, identificándose esta última por los casos tratados o las estancias causadas. La propuesta que se hace en la presente investigación es la de aplicar la primera de las alternativas enunciadas, es decir, el coste por caso, ya que las estancias causadas, aunque no han intervenido activamente en aquellos costes que se han estimado siguiendo la estrategia bottom up, sí se han utilizado, por así establecerlo la contabilidad analítica, a la hora de determinar los costes estimados mediante el modelo top down, como es el caso de todos los costes no controlables. Además del coste por caso que, como se ha dicho, es uno de los indicadores de eficiencia más citados en la literatura, podrían utilizarse otros indicadores como el coste por producción ajustada, que se define como el cociente entre los costes de explotación, que son los que se han contemplado en la presente investigación, y el número de altas ajustado por el peso relativo del correspondiente GRD. El coste por producción ajustada puede parecer más preciso. Sin embargo, depende mucho de la homogeneidad existente en la definición de las patologías que conforman cada GRD, es decir, depende del grado de variabilidad intra GRD. Como quiera que no es fácil lograr dicha homogeneidad, la ventaja apuntada puede compensarse en cierta medida con el inconveniente de mostrar una menor neutralidad. Si se analiza su distribución por GRD, puede observarse que el coste correspondiente a los GRD 371, 372 y 373 conforma más del 70% del coste total. El correspondiente a los GRD 370 y 651 alrededor del 19% del total. Les siguen en importancia el GRD 650 con un 5%, el GRD 375 con alrededor del 3%, repartiéndose el 2% restante los GRD 374 y 652. Si no distinguimos entre costes controlables y no controlables, el total de todos los costes en que incurre la unidad objeto de estudio en el año 2005 asciende a 16.956.541 euros, de los que el 57,18% se corresponde con los costes controlables, quedando el 42,82% restante para los no controlables. Por conceptos, el mayor peso relativo en la estructura de costes, lo tienen los costes del personal adscrito al servicio, con un 48,16%, siendo de un 29,88% el correspondiente al resto del personal, conformando entre ambos algo más del 78% del coste total. Le sigue en importancia el concepto de varios con una aportación del 6,52%, ello debido fundamentalmente al coste de los set de esterilización, lavandería y lencería que aportan un 61 y 34% del total del concepto. En cuanto a gestoría de usuarios y tributos, su importancia es residual. En tercer lugar tenemos a las contratas, con un 4,04% del coste total, destacando entre las mismas la contrata de la limpieza que supone un 70% del total del concepto. El cuarto lugar lo ocupan las determinaciones analíticas con un 3,37% del peso relativo, destacando entre ellas las de bioquímica con un 34,26%, seguidas de las de inmunología con un 30,25% y los hemogramas con un 18,79%, conformando entre las tres algo más del 83% del total. La aportación de alimentación, material fungible y consumos, es un 2,61%, un 2,55% y un 2,38% respectivamente, destacando en importancia el peso del material de curas, que supone el 66,58% del total del concepto, los consumos de electricidad con un 36,91% del total y el oxigeno que constituye el 28,68% de dicho total. El menor peso relativo, casi residual, se corresponde con los costes de farmacia, con una participación del 0,49% del coste total.