El Poder de los Indicadores Numéricos en la Predicción de la Quiebra: Una Revisión Sistemática
Autores: Billios, Dimitrios; Seretidou, Dimitra; Stavropoulos, Antonios
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
El Poder de los Indicadores Numéricos en la Predicción de la Quiebra: Una Revisión Sistemática
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Indicadores numéricos
Predicción de quiebras
Modelos de análisis estadístico
Flujos de efectivo
Angustia financiera
Condiciones económicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo revisa sistemáticamente el comportamiento de los indicadores numéricos en la predicción de la quiebra futura de empresas a través de modelos de análisis estadístico. Siguiendo el estándar PRISMA, se incluyeron diez estudios primarios en la revisión. Los resultados obtenidos subrayan (1) la capacidad de los indicadores numéricos, a través de modelos de análisis estadístico simples, para prever la quiebra de negocios y empresas y (2) la fiabilidad de los flujos de efectivo en la predicción de dificultades financieras a través del análisis estadístico, y (3) los modelos se construyen con indicadores de una economía específica; es imposible considerarlos estables e inmutables, ya que los cambios en las condiciones económicas de un país pueden afectar potencialmente su precisión predictiva.
Descripción
Este artículo revisa sistemáticamente el comportamiento de los indicadores numéricos en la predicción de la quiebra futura de empresas a través de modelos de análisis estadístico. Siguiendo el estándar PRISMA, se incluyeron diez estudios primarios en la revisión. Los resultados obtenidos subrayan (1) la capacidad de los indicadores numéricos, a través de modelos de análisis estadístico simples, para prever la quiebra de negocios y empresas y (2) la fiabilidad de los flujos de efectivo en la predicción de dificultades financieras a través del análisis estadístico, y (3) los modelos se construyen con indicadores de una economía específica; es imposible considerarlos estables e inmutables, ya que los cambios en las condiciones económicas de un país pueden afectar potencialmente su precisión predictiva.