Tema 8CLASE PRÁCTICA

ANÁLISIS DE LA QUIEBRA

EL MODELO DE ALTMAN

66 empresas RATIOS

X1=capital circulante/activo X2=reservas/activo X3=BAIT/activo X4=capitalización bursátil/exigible X5=ventas/activo

Variable Dependiente Y se define como 0 si la empresa quiebra en dos años, y 1 si la empresa no quiebra en dos años

ANÁLISIS DISCRIMINANTE Pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a

partir de las características observadas en cada caso Función discriminante- basada en combinaciones

lineales de las variables predictoras que proporcionan la mejor discriminación entre los grupos

Utilizando STATGRAPHICS Special=>Multivariate Methods=>Discriminant Analysis Classification Factor- Quiebra Data- X1, X2, X3, X4, X5

ANÁLISIS DISCRIMINANTE

Number of complete cases: 66 Number of groups: 2 Discriminant Eigenvalue Relative Canonical Function Percentage Correlation ---------------------------------------------------- 1 1,72334 100,00 0,79549 Functions Wilks Chi-Square DF P-Value Derived Lambda ---------------------------------------------------- 1 0,367196 61,6144 5 0,0000 ----------------------------------------------------

La función discriminantees significativa

ANÁLISIS DISCRIMINANTE

Utilizando STATGRAPHICS Tabular Options=>Discriminant Functions

Discriminant Function Coefficients for quiebra

Standardized Coefficients------------------------------- 1X1 0,200843 X2 0,365503 X3 0,600596 X4 0,450063 X5 0,51064 -------------------------------

Podemos apreciar qué variables influyen más enla función discriminante

ANÁLISIS DISCRIMINANTE Utilizando STATGRAPHICS

Tabular Options=>Classification Table

Proporción de aciertos 95,45% Las observaciones mal clasificadas son las 17,25 y52 63 empresas están bien clasificadas

Classification Table

Actual Group Predicted quiebraquiebra Size 0 1 --------------------------------------------------------0 33 31 2 ( 93,94%) ( 6,06%) 1 33 1 32 ( 3,03%) ( 96,97%) --------------------------------------------------------

MODELO LOGIT

Analizar la probabilidad de NO quiebra Pr [Y=1]

Que factores (ratios) son los influyen en esta probabilidad

Utilizando STATGRAPHICS Special=>Advanced Regression=>Logistic

Regression Dependent variable- quiebra Quantitative factors- X1, X2, X3, X4, X5

MODELO LOGIT Analysis of Deviance---------------------------------------------------Source Deviance Df P-Value---------------------------------------------------Model 76,6518 5 0,0000Residual 14,8436 60 1,0000---------------------------------------------------Total (corr.) 91,4954 65

Percentage of deviance explained by model = 83,7767Adjusted percentage = 70,6613

Likelihood Ratio Tests---------------------------------------------------------Factor Chi-Square Df P-Value---------------------------------------------------------X1 0,420657 1 0,5166X2 -5,08697 1 1,0000X3 13,0668 1 0,0003X4 -7,45953 1 1,0000X5 -7,19589 1 1,0000---------------------------------------------------------

MODELO LOGIT

El modelo estimado, teniendo en cuenta las 5 variables explicativas es el siguiente:

donde

quiebra = exp(eta)/(1+exp(eta))

eta = -2,09046 + 0,0283006*X1 + 0,0259841*X2 + 0,0575167*X3 +0,00575007*X4 + 0,61225*X5

MODELO LOGIT Analysis of Deviance---------------------------------------------------Source Deviance Df P-Value---------------------------------------------------Model 83,8477 4 0,0000Residual 7,64769 61 1,0000---------------------------------------------------Total (corr.) 91,4954 65

Percentage of deviance explained by model = 91,6415Adjusted percentage = 80,7119

Likelihood Ratio Tests---------------------------------------------------------Factor Chi-Square Df P-Value---------------------------------------------------------X1 0,152527 1 0,6961X2 2,2029 1 0,1377X3 4,73849 1 0,0295X4 0,885018 1 0,3468---------------------------------------------------------

MODELO LOGIT

El modelo estimado, teniendo en cuenta las 4 variables explicativas es el siguiente:

donde

quiebra = exp(eta)/(1+exp(eta))

eta = -2,24885 + 0,0364295*X1 + 0,0652094*X2 + 0,123869*X3 +0,0169506*X4

MODELO LOGIT Analysis of Deviance---------------------------------------------------Source Deviance Df P-Value---------------------------------------------------Model 83,6952 3 0,0000Residual 7,80021 62 1,0000---------------------------------------------------Total (corr.) 91,4954 65

Percentage of deviance explained by model = 91,4747Adjusted percentage = 82,7311

Likelihood Ratio Tests---------------------------------------------------------Factor Chi-Square Df P-Value---------------------------------------------------------X2 11,7559 1 0,0006X3 5,24848 1 0,0220X4 1,67168 1 0,1960---------------------------------------------------------

MODELO LOGIT

El modelo estimado, teniendo en cuenta las 4 variables explicativas es el siguiente:

donde

quiebra = exp(eta)/(1+exp(eta))

eta = -1,5996 + 0,0810421*X2 + 0,126417*X3 + 0,0183981*X4

MODELO LOGIT Analysis of Deviance---------------------------------------------------Source Deviance Df P-Value---------------------------------------------------Model 82,0235 2 0,0000Residual 9,4719 63 1,0000---------------------------------------------------Total (corr.) 91,4954 65

Percentage of deviance explained by model = 89,6477Adjusted percentage = 83,09

Likelihood Ratio Tests---------------------------------------------------------Factor Chi-Square Df P-Value---------------------------------------------------------X2 21,0289 1 0,0000X3 6,33119 1 0,0119---------------------------------------------------------

MODELO LOGIT

El modelo estimado, teniendo en cuenta las 4 variables explicativas es el siguiente:

donde

quiebra = exp(eta)/(1+exp(eta))

eta = -0,550339 + 0,157364*X2 + 0,194742*X3