La muestra de empresas en los modelos de predicción del fracaso: influencia en los resultados de clasificación || The Sample of Firms in Business Failure Prediction Models: Influence on Classification Results

Ana García-Gallego () and María-Jesús Mures-Quintana ()
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Ana García-Gallego: Departamento de Economía y Estadística, Universidad de León (España)
María-Jesús Mures-Quintana: Departamento de Economía y Estadística, Universidad de León (España)

Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa = Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration, 2013, vol. 15, issue 1, 133-150

Abstract: El objetivo de este artículo es la obtención de sendos modelos de predicción del fracaso empresarial en una muestra emparejada y otra aleatoria de pequeñas y medianas empresas con domicilio en Castilla y León (España), a fin de determinar si el poder predictivo de los modelos elaborados está afectado por el método utilizado para seleccionar la muestra objeto de cada estudio. Para ello, consideramos como variables independientes un conjunto de ratios financieros, que reducimos a partir de la aplicación previa de un análisis de componentes principales. Mediante regresión logística, identificamos los factores que mejor predicen el fracaso en ambas muestras, observándose diferencias no solo en las variables significativas, sino también en los resultados de clasificación, lo que conforma la influencia del método de muestreo en los modelos. || This paper focuses on the development of both failure prediction models on a paired sample and a random sample of small and medium-sized firms with head offices located in the region of Castilla y León (Spain), in order to prove if the predictive power of the developed models is affected by the method used to derive the sample aim of each study. To estimate both models, we consider a set of financial ratios as independent variables in each one, which is first reduced by the application of a principal components analysis. Next, a logistic regression analysis is applied to identify those variables that best explain and predict failure in the two samples, where differences in the significant variables and the classification results are observed, which confirms the influence of the sampling method on the business failure prediction results.

Keywords: fracaso empresarial; ratios financieros; muestreo; regression logística; predicción; business failure; financial ratios; sampling; logistic regression; prediction (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C35 C53 C83 G33 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2013
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