Análisis de sensibilidad temporal en los modelos de predicción de insolvenciauna aplicación a las PYMES industriales

Referencias bibliográficas

• ABAD, C.; ARQUERO, J. L., y JIMÉNEZ, S. 2004. Procesos de fracaso empresarial. Identificación y contrastación empírica» , XI Encuentro de Profesores Universitarios de Contabilidad, Granada.
• AECA 2002. Factores Determinantes de la Eficiencia y Rentabilidad de las PYME en España, Madrid, AECA
• ALEMANY COSTA, J., y MONLLAU, J. 1997. Disponibilidad y defectos en la presentación de las cuentas anuales en el registro mercantil, Técnica Contable, no. 581, 381-393.
• ALTMAN, E. I. 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, The Journal of Finance 33 (4), 589-609.
• - 1984. The success of business failure prediction models. An international survey, Journal of Banking, Accounting and Finance, 8, 171-198.
• ALTMAN, E. I.; HALDEMAN, R. G., y NARAYANAN, P. 1997. Zeta Analysis, a new model to identify bankruptcy risk of corporations, Journal of Banking and Finance 1 (June), 29-54.
• ALTMAN, E. I.; HALDEMAN, R. G.; NARAYANAN, P., y LORISCH, B. 1976. A Financial Early Warning System for Over the Counter Broker Deals, Journal of Accountancy, December.
• AMAT, O.; GOWTHORPE, C, y PERRAMON, J. 2004. Fiabilidad de la información contable. El caso de las empresas cotizadas, XI Encuentro de Profesores Universitarios de Contabilidad, Granada.
• ARNEDO, L., y LIZARRAGA, F. 2004. Señales básicas de manipulación contable en el proceso de fracaso, Boletín AECA, no. 69, oct-dic.
• BEAVER, W. H. 1966. Financial ratios as predictors of failure, Journal of Accounting Research 5 (supplement), 123-127.
• BECCHETTI, L., y SIERRA, J. 2003. Bankruptcy risk and productive efficiency in manufacturing firms, Journal of Banking and Finance 27: 2.099-2.120.
• BENISHAY, H. 1971. Economic Information in Financial Ratio Analysis, Accounting and Business Research, Spring, 174-179.
• BHARGAVA, M., DUBELAAR, C, y SCOTT, T. 1998. Predicting bankruptcy in the retail sector: an examination of the validity of key measures of performance, Journal of Retailing and Consumer Services 5 (2), 105-117.
• CALVO-FLORES, A.; GARCÍA, D. 2002. Relación entre la posición económica y financiera de la empresa y los estados de fracaso empresarial, La gestión del riesgo de crédito, Madrid, AECA.
• CALVO-FLORES, A.; GARCÍA, D., y ARQUÉS, A. 2000. Decisiones financieras y fracaso empresarial, AECA, Madrid, 161-194
• CHEN, K. H., y SHIMERDA, T. A. 1981. An empirical analysis of useful financial ratios, Financial Management 10 (1), 51-60.
• CHICA OLMO, J., y FRÍAS JAMILENA, D. 2000. Regresión lineal, en: LUQUE MARTÍNEZ, T. (Coordinador): Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados, Madrid, Pirámide, 247-280.
• CYBINSKI, P. 2001. Description, Explanation, Prediction-the Evolution of Bankruptcy Studies?, Managerial Finance 27 (4), 29-44.
• DAMBOLENA, I. G., y KHOURY, S. J. 1980. Ratio Stability and Corporate Failure, Journal of Finance 35, September, 1.017-1.026.
• DEAKTN, D. 1972. A discriminant analysis as predictor of business failure, Journal of Accounting Research, Spring, 167-179.
• DIMITRAS, A. I.; SLOWINSKI, R.; SUSMAQA, R., y ZOPOUMDIS, C. 1999. Business failure prediction using rough sets, European Journal of Operational Research 114, 263-280.
• DIMITRAS, A. I.; SLOWINSKI, R.; SUSMAGA, R.; ZOPOUMDIS, C, ZANAKIS, S. H., y ZOPOUNIDIS, C. 1996. A survey of business failure with an emphasis on prediction methods and industrial applications, European Journal of Operational Research, 90, 487-513.
• EDMISTER, R. 1972. An empirical test of financial ratio analysis for small business failure prediction, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 7, March, 1.477-1.493.
• FERRANDO, M., y BLANCO, F. 1998. La previsión del fracaso empresarial en la Comunidad Valencia: aplicación de los modelos discriminante y logit, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 27 (95), 499-540.
• FITZPATRICK, P. 1932. A comparison of the ratios of successful industrial enterprises with those of failed companies, The Accountants Publishing Company.
• FOREMAN, R. D. 2003. A logistic analysis of bankruptcy within the US local telecommunications industry, Journal of Economics and Business, 55, 135-166.
• FULMER, J. G.; MOON, J. E.; GAVIN, T. A., y ERWIN, J. M. 1984. A Bankruptcy Classification Model for Small Firms, Journal of Commercial Bank Lending, July, 25-37.
• GALLEGO, A M., y GÓMEZ, J. C. 2002. Efectos marginales en la metodología Multilogic: interpretación y contrastación empírica en los modelos de insolvencia. En: La gestión del riesgo de crédito, AECA, Madrid., 253: 288.
• GALLEGO, A. M.; GÓMEZ, J. C, y YAÑEZ, L. 1997. Modelos de predicción de quiebras en empresas no financieras, Actualidad Financiera, mayo, 3-14.
• GILBERT, L. R.; MENON, K., y SCHWARTX, K. B. 1990. Predicting Bankruptcy for firms in financial distress, Journal of Business Finance and Accounting, 17 (1), 161-171.
• GIROUX, G., y WIGGINS, C. E. 1984. An events Approach to Corporate Bankruptcy, Journal of Bank Research, Autumn, 179-187.
• GONZÁLEZ, A.; CORREA, A, y BIÁZQUEZ, J. A. 2001. Perfil del fracaso empresarial para una muestra de Pequeñas y Medianas Empresas, XI Congreso de la Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas (AECA), Madrid, septiembre.
• HILL, N. T.; PERRY, S. E., y ANDES, S. 1996. Evaluating firms in financial distress: an event history analysis, Journal of Applied Business Research, 13 (13), 60-71.
• HONJO, Y. 2000. Business failure of new firms: an empirical analysis using a multiplicative hazards model, International Journal of Industrial Organization 18, 557-574.
• HOSSARI, G., y RAHMAN, S. 2005. A Comprehensive Formal Ranking of the Popularity of Financial Ratios in Multivariate Modelling of Corporate Collapse, Journal of American Academy of Business, 6 (1), 321-327.
• JONES, F. L. 1987. Current Techniques in Bankruptcy Prediction, Journal of Accounting Literature, 6, 131-164.
• KEASEY, K., y WATSON, R. 1988. The non-submission of accounts and small company financial failure prediction, Accounting and Business Research, 19 (73), 47-54.
• KEASEY, K.; WATSON, R., y MCGUINES, P. 1990. The failure of UK industrial firms for the period 1976-1984: Logistic analysis and entropy measures, Journal of Business Finance and Accounting, 17 (1), 119-135.
• LAFFARGA, J.: MARTÍN, J. L., y VÁZQUEZ, M. J. 1985. El análisis de la solvencia de las instituciones bancadas: propuesta de una metodología y aplicaciones a la banca española, ESIC-MARKET 48, abril-junio, 51-73.
• LAFFARGA, J.: MARTÍN, J. L.; VÁZQUEZ, M. J., y MORA, A. 1998. Los modelos de predicción de la insolvencia empresarial: un análisis crítico, en: El riesgo financiero de la empresa, Madrid, AECA
• LAFFARGA, J.; MARTÍN, J. L.; VÁZQUEZ, M. J., y MORA, A. 2002. La predicción del fracaso empresarial. El estado de la cuestión en España, en: La gestión del riesgo de crédito, Madrid: AECA.
• LAITINEN, E. K. 1991. Financial Ratios and different Failure Processes, Journal of Business, Finance and Accounting, 18 (5), 649-674.
• LAITINEN, E. K., y KANKAANPÄA, M. 1999. A comparative analysis of failure prediction methods: the Finnish case, The European Accounting Review 8 (1), 67-92.
• LAWRENCE, E. C, y BEAR, R. M. 1986. Corporate Bankruptcy Prediction and the Impact of Leases, Journal of Business finance and Accounting, Winter, 571-585.
• LENNOX, C. 1999. Identifying Failing Companies: A Re-evaluation of the Logit, Probit and DA Approaches. Journal of Economics and Business, 51, 347-364.
• LEV, B. 1978. Análisis de estados financieros: Un nuevo enfoque. Ediciones ESIC, Madrid.
• LINCOLN, M. 1984. An Empirical Study of the Usefulness of Accounting Ratios to Describe Levels of Insolvency Risk, Journal of Banking and Finance, 321-340.
• LIZARRAGA, F. 1997. Utilidad de la Información Contable en el Proceso de Fracaso: Análisis del Sector Industrial de la Mediana Empresa Española, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 26 (92), 873-915.
• LIZARRAOA, E 1998. Modelos de previsión del fracaso empresarial: ¿funciona entre nuestras empresas el modelo de Altman de 1968?, Revista de Contabilidad, 1 (1), enero-junio, 137-164.
• LIZARRAOA, F. 2002. La utilidad de los modelos de predicción de fracaso en la empresa española a lo largo de la última década, en: La gestión del riesgo de crédito, AECA, Madrid.
• LO A. W. 1986. Logic versus discriminant analysis, Journal of Econometrics 31, 151-178.
• LÓPEZ, A.; DE ANDRÉS, J., y RODRÍGUEZ, E. 1997. Omisiones e incoherencias en las cuentas anuales: su influencia en las bases de datos con información contable, Congreso de AECA, Salamanca.
• LÓPEZ, J.; GANDÍA, J. L., y MOLINA, R. 1998. La Suspensión de Pagos en las Pymes: una Aproximación Empírica, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 27 (94), 71-97.
• MARAIS, M.; PATELL, J., y WOLFSON, M. 1984. The Experimental Design of Classification Models: An Application of Recursive Partitioning and Bootstrapping to Commercial Bank Loan Classifications, Journal of Accounting Research, 22 (1), 87-118.
• MCDONALD, B., y MORRIS, M. 1984. The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination, Journal of Business Finance and Accounting, Spring, 89-97.
• MCGURR, P. X, y DDEVANEY, S. A. 1998. Predicting Business Failure of Retail Firms: An Analysis Using Mixed Industry Models, Journal of Business Research, 43, 169-176.
• MENSAH, y 1984. An examination of the stationarity of multivariate bankruptcy prediction models: A methodological study, Journal of Accounting Research, 22 (1), 380-395.
• MORA, A. 1994a. Limitaciones metodológicas de los trabajos empíricos sobre la predicción del fracaso empresarial, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 80, 709-732.
• MORA, A. 1994b. Los modelos de predicción del fracaso empresarial: una aplicación empírica del logia, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 78, 203-233.
• ODOM, M. D., y SARDA, R. 2000. Neural networks for bankruptcy prediction: the power to solve financial problems, Neural Networks in Finance and Investing (TRIPPI, R. R., and TURBAN, E. Editors), 261-267.
• OHLSON, J. A. 1980. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring, 109-131.
• PEEL, M. J., y PEEL, D. A. 1987. Some further empirical evidence on predicting private company failure, Accounting and Business Research, 18 (69), 57-66.
• PEEL, M. J., y PEEL, D. A. 1988. A multilogic approach to predicting corporate failure-Some evidence for the U. K. Corporate sector, Omega, Vol. 16, no. 4, 309-318.
• RAHMINAN, E.; SINGH, S.; THAMMACHOTE, X, y VIRMANI, R. 2000. Bankruptcy prediction by neural network, en: Neural Networks in Finance and Investing, (TRIPPI, R. R., and TURBAN, E., Editors), 175-332. Homewood, ILL.: Irwin.
• RODRÍGUEZ, E. 2002. Caracterización económico- financiera de las Pymes en función de la decisión de reparto de dividendos, Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. XXXII, no. 119, 1.137-1.175.
• ROMÁN, I.; DE LA TORRE, J. M., y ZAFRA, J. L. 2001. Análisis Sectorial de la Predicción del Riesgo de Insolvencia: Un Estudio Empírico, XI Congreso AECA, Madrid, septiembre.
• SERRANO, C, y MARTÍN, B. 1993. Predicción de la crisis bancaria mediante el empleo de redes neuronales artificiales, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 74, 153-176.
• SOMOZA, A. 2001. La consideración de factores cualitativos macroeconómicos y sectoriales en los modelos de predicción de la insolvencia empresarial. Su aplicación al sector textil y confección de Barcelona, Papeles de Economía Española, 89-90, 402-427.
• SOMOZA, A. 2002. Modelos de predicción de la insolvencia: la incorporación de otro tipo de variables, en: La gestión del riesgo de crédito, Madrid, AECA.
• SOMOZA, A., y CALAFETE, J. 2003. Un modelo de predicción de la insolvencia empresarial basado en variables financieras. Su aplicación al caso textil catalán (1994-1997), Revista de Contabilidad, 11, 173-191.
• SHARMA, S. 1996. Applied multivariate techniques. New York: John Wiley & Sons.
• * STRAUS, G., y POWERX, T. 2001. The impact of multiple strategic marketing processes on financial performance, Journal of Strategic Marketing, 9, 165-191.
• * TAM, K. Y, y Kiano, M. y 2000. Predicting bank failures: a neural network approach, Neural Networks in Finance and Investing (TRIPPL R. R., and TURBAN, E. Editors), 267-301, Homewood, ILL.: Irwin.
• WARD, T. J., y FOSTER, B. P. 1997. Anote on selecting a response measure or financial distress, Journal of Business, Finance and Accounting, 24 (6), 869-879.
• WHITTRED, G. P., y ZIMMER, I. 1984. Timeliness of financial reporting and financial distress, Accounting Review 59 (2), 287-295.
• WILSON, R. L., y SUARDA, R. 2000. Bankruptcy Prediction Using Neural Networks, Neural Networks in Finance and Investing, en (Trippi, R. R., and Turban, E., Editors), 367-394, Homewood, ILL.: Irwin.
• WMAKOR, A., y SMITH, R. 1935. Changes in Financial Structure of Unsuccessful Industrial Corporations, Bulletin, no. 51, University of Illinois, Bureau of Business Research: Urbana, Illinois.
• ZAVOREN, C. 1985. Assessing the vulnerability to failure of American industrial firms: A logistic analysis, Journal of Business Finance and Accounting, 12 (1), 19-45.
• ZMUEWSKI, M. 1984. Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models, Journal of Accounting Research, supplement, 59-86.