Estadística multivariada aplicada a la clasificación de empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores

Carlos Cristian De la Rosa Flores, Ana Isabel Ordóñez Parada, Cristina Cabrera Ramos and Viviana Berroterán Martínez
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Carlos Cristian De la Rosa Flores: Universidad Autónoma de Chihuahua, México
Ana Isabel Ordóñez Parada: Universidad Autónoma de Chihuahua, México
Cristina Cabrera Ramos: Universidad Autónoma de Chihuahua, México
Viviana Berroterán Martínez: Universidad Autónoma de Chihuahua, México

Remef - Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época REMEF (The Mexican Journal of Economics and Finance), 2021, vol. 16, issue 1, 1-23

Abstract: El objetivo fue evidenciar la eficacia de la estadística multivariada para compactar, analizar y clasificar información obtenida de indicadores de desempeño financiero. Se aplicó un análisis de componentes principales (ACP), justificado por la prueba de medida Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Barlett, a 14 razones financieras de cada una de las 21 empresas seleccionadas por medio de un muestreo probabilístico, que cotizaron en la Bolsa Mexicana de Valores durante el año 2017, para finalmente aplicar un análisis cluster jerárquico y otro no jerárquico. En los resultados se obtuvieron 3 componentes principales capaces de resumir la variabilidad total en un 76% con lo que se logró hacer una clasificación de menor a mayor nivel de liquidez, rentabilidad y actividad, además de formar clusters de empresas en relación a la semejanza de su desempeño financiero. Sugerimos replicar esta investigación en empresas que cotizan en otros mercados, tales como el NYSE o el NASDAQ. Se concluye que la estadística multivariada es capaz de generar información financiera más compacta, optimizando la toma de decisiones por parte de inversionistas.

Keywords: Razones financieras; estadística multivariada; análisis de componentes principales; análisis cluster. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C15 C38 C46 F23 G11 G15 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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