Big data en el análisis económico-financiero de la empresapropuestas empíricas en la predicción del fracaso

  1. NOGUERA VENERO, JOSÉ
Dirigida por:
  1. Manuel Ruiz Marín Director
  2. Mari Luz Maté Sánchez de Val Codirectora

Universidad de defensa: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 17 de marzo de 2023

Tribunal:
  1. Mariano Matilla García Presidente/a
  2. Fernando Antonio López Hernández Secretario
  3. Mª Carmen Martínez Victoria Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

Resumen de la tesis: Si imaginamos el mercado como un circuito en el que diferentes agentes actúan entre ellos para obtener un beneficio económico, podemos decir que, las empresas forman parte de este circuito junto a otros agentes (como los hogares, el estado, las entidades bancarias, inversores etc.). Que alguno de esos agentes deje de existir afecta desde una perspectiva económica a los que permanecen en el circuito (deflación, desempleo, disminución de la actividad productiva), incluso a otros agentes del mismo tipo (pérdida de proveedores), aun perteneciendo a otros países (disminución del comercio internacional). En este sentido, y por ubicarnos en un sistema capitalista, analizamos la situación en la que las empresas dejan de existir por ser un aspecto de importancia fundamental en ámbitos políticos y socioeconómicos. El objetivo de esta tesis es determinar la combinación de condiciones financieras necesarias que hacen que las empresas fracasen. Además, examinamos si estas condiciones varían ante shocks externos inesperados y difíciles de predecir como es el caso de la crisis derivada de la situación de la pandemia del Covid. Para ello, desarrollamos una metodología basada en análisis simbólico, a partir del cual caracterizamos el proceso de fracaso empresarial en base a la información que obtenemos a partir de los ratios financieros. En particular, superamos las limitaciones derivadas de la aplicación de técnicas de análisis cualitativo comparativo de conjuntos difusos (fsQCA) respecto a su carácter subjetivo mediante la aplicación de algoritmos de Big Data basados en el análisis simbólico, y la utilización de herramientas de estadística tradicional. Además, aplicamos herramientas de clusterización con el fin de identificar características financieras comunes en las distintas empresas que determinamos como fracasadas en el proceso anterior. Esto nos ayuda a identificar distintos procesos de fracaso empresarial. Este procedimiento propuesto se aplica posteriormente para comprobar si la tipología de los procesos de fracaso empresarial ha variado antes y después del Covid. Posteriormente, desarrollamos un análisis empírico aplicando el procedimiento previamente descrito al sector primario encontrando resultados que permiten identificar diferencias entre distintos tipos de procesos de fracaso empresarial. Finalmente, contrastamos la existencia de procesos de agrupación territorial de los distintos tipos de procesos de fracaso empresarial señalando si existen diferencias en la distribución espacial de estos procesos cuando se comparan los periodos pre y post Covid. Esta tesis aporta a la literatura empresarial de fracaso empresarial un procedimiento para identificar distintos tipos de procesos de fracaso empresarial en base a la información financiera de la empresa. https://repositorio.upct.es/handle/10317/12276