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Model for risk analysis of financial bankruptcy in agribusiness SMEs of Antioquia - Colombia

Abstract

The risk of bankruptcy in Antioquia’s agribusiness sector has not been extensively explored using statistical modeling, which can provide important elements and trends in order to understand the behavior of this important sector for the regional economy. This paper estimated a linear mixed model, which was used as the response variable the score obtained with Altman’s Z-Score Model, which is a latent index estimated on the basis of observable financial variables and that depending on its value, ranks companies as solvent or insolvent. The Altman’s Index was computed by company and year within the period 2010-2014, using a sample of 214 small and medium-sized companies from different subsector  of the agribusiness sector in Antioquia. The results show that the percentage of firms that enter the area of insolvency increased systematically during the time period from 8.08% in 2010 to 13% in 2014

Keywords

risk of bankruptcy, agricultural economics, statistical methods, linear mixed model

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Author Biography

Marisol Valencia Cárdenas

Estudiante de Doctorado en Ingeniería, Industria y organizaciones.

Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.

Johanna Trochez González

Ingeniera Industrial. UPB.

Msc en Estadística
Universidad Nacional de Colombia, Sede Mdellín

Juan Gabriel Vanegas López

Economista. MSc en Economía. Docente-Investigador en la Fundación Universitaria Autónoma de las Américas. Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Grupo de Investigación GICEA, Medellín.

Jorge Anibal Restrepo Morales

Ingeniero Administrador, Msc en Administración. Docente Institución Universitaria Tecnológico de Antioquia. E-mail: gifatda@gmail.co.


References

  1. Abouzeedan, A. & Busler, M. (2004). Typology analysis of performance models of small and medium-size enterprises (SMEs). Journal of International Entrepreneurship, 2(1-2), 155-177. DOI: https://doi.org/10.1023/B:JIEN.0000026911.03396.2d
  2. Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. DOI: http://dx.doi.org/10.1111j.1540-6261.1968.tb00843.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
  3. Altman, E. I. & Sabato, G. (2007). Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market. Abacus, 43(3), 332-357. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-6281.2007.00234.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-6281.2007.00234.x
  4. Álvarez, C. (2015). Plan de choque. Dinero, 468, 2.
  5. Arango, L. (2015). Agro: lo que pasó en 2014 y perspectivas del 2015. Portafolio, 1. Recuperado de http://www.portafolio.co/economia/agricultura-2014-perspectivas-del-2015
  6. Astorga, A. (2013). Modelos de predicción de la insolvencia empresarial. México DF: Instituto Federal de Especialistas de Concursos Mercantiles (IFECOM).
  7. Baca, J., Mendoza, B., Sánchez, M., Suarez, V., Volpe, I. & Altamiranda, L. (2012). Desarrollo y competitividad clave fundamental del sector lacteo colombiano. En Tenth LACCEI Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, 10. Retrieved from http://www.laccei.org/LACCEI2012-Panama/RefereedPapers/RP255.pdf
  8. Behr, P. & Güttler, A. (2007). Credit Risk Assessment and Relationship Lending: An Empirical Analysis of German Small and Medium‐Sized Enterprises. Journal of Small Business Management, 45(2), 194-213. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-627X.2007.00209.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-627X.2007.00209.x
  9. Botero, J. (2005). Estimación del impacto sobre el empleo de los tratados de libre comercio en Colombia: Análisis de equilibrio general computable. Bogotá: Cepal.
  10. Cámara de Comercio de Medellín. (2012). Industria en Antioquia. Un sector que permanece y crece. Recuperado de http://www.camaramedellin.com.co/site/Portals0Documentos2012/rueda-de-prensa-industria-en-antioquia.pdf
  11. Celaya F, R., & López P, M. (2013). ¿ Cómo determinar su riesgo empresarial? Revista EAN(52), 68-75.
  12. Chernobai, A. & Rachev, S. (2006). Applying Robust Methods to Operational Risk Modeling. Journal of Operational Risk, 1(1), 27-41.
  13. Chowdhry, B. & Howe, J. T. (1999). Corporate Risk Management for Multinational Corporations: Financial and Operational Hedging Policies. European Finance Review, 2(2), 229-246. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1009778703889
  14. Cruz, M. (2004). Operational risk modelling and analys: Theory and practice. London: Incisive Media Investments Limited - Book Risk.
  15. Dinero. (2015, 21 de agosto). La caída de importaciones en junio es menor a la de mayo y abril. Dinero.com. Recuperado de http://www.dinero.com/economia/articulo/importaciones-junio-2015-dane/212618
  16. Dobson, W. D. (2003). Developments in the Dairy Industries of Mexico, Central America, Argentina, and Brazil--Implications for the US Dairy Sector. Babcock Institute Discussion Paper, (2003-4).
  17. Fantazzini, D. & Figini, S. (2008). Default Forecasting for Small-Medium Enterprises: Does Heterogeneity Matter? International Journal of Risk Assessment and Management, 11(1-2), 138-163. DOI: https://doi.org/10.1504/IJRAM.2009.022202
  18. Frachot, A. (2003). Loss Distribution Approach in Practice. Obtenido de http://www.thierry-roncalli.com/download/lda.pdf
  19. García, R. (2002). Crisis agrícola, Tratado de Libre Comercio y migración internacional en México. En Ponencia presentada en el II Congreso Mundial sobre Comercio y Desarrollo Rural, en La Guardia, España (pp. 24-25). Recuperado de www.eumed.net/cursecon/ecolat/
  20. García I., J.G. (2002). Liberalización, cambio estructural y crecimiento económico en Colombia. Cuadernos de Economía, 21(36), 189-244. Recuperado de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-47722002000100009&lng=en&tlng=es.
  21. Gillet, R., Hübner, G. & Plunus, S. (2010). Operational Risk and Reputation in the Financial Industry. Journal of Banking & Finance, 34(1), 224-235. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.07.020
  22. Hernández González, J. W., Daza Castro, N., Moreno, M., Viviana, L., & Díaz Castro, J. (2015). Aplicación del Modelo Z Score de Altman al sector de manufactura de calzado y productos relacionados en Colombia.
  23. Iurkova, M. & Sadovnikova, E. (2015). The Main Tendencies of the Development of Russian Agrarian Sector and the Effect of State Policy on Investment Sphere in Agriculture. Poljoprivreda i Sumarstvo, 61(1), 41. DOI: https://doi.org/10.17707/AgricultForest.61.1.05
  24. Khemais, Z., Nesrine, D. & Mohamed, M. (2016). Credit Scoring and Default Risk Prediction: A Comparative Study between Discriminant Analysis & Logistic Regression. International Journal of Economics and Finance, 8(4), 39. DOI: https://doi.org/10.5539/ijef.v8n4p39
  25. Kornyliuk, A. (2014). The analysis of the financial risks of domestic agriholdings. The Advanced Science Journal, (11), 65-68. DOI: https://doi.org/10.15550/ASJ.2014.11.065
  26. López, L. F. (2010). Transformación productiva de la industria en Colombia y sus regiones después de la apertura económica. Cuadernos de Economía, 29(53), 239-286.
  27. Marín, J. J. A. (2008). Cómo medir la quiebra de las empresas en Santander, el modelo logístico: una herramienta para evaluar el riesgo de quiebra. REVISTA CIFE
  28. Marshall, C. L., & Marshall, D. C. (2001). Measuring and managing operational risks in financial institutions: tools, techniques, and other resources. (J. Wiley, Ed.) New York.
  29. Montoya, A., Montoya, I. & Castellanos, O. (2010). Situación de la competitividad de las pyme en Colombia: elementos actuales y retos. Agronomía Colombiana, 28(1), 107–117.
  30. OCDE. (2015). Revisión de la OCDE de las políticas agrícolas: Colombia 2015 evaluación y recomendaciones de política. Obtenido de https://www.minagricultura.gov.co/Reportes/OECD_Review_Agriculture_Colombia_2015_Spanish_Summary.pdf
  31. ONU. (2005). Clasificación industrial internacional uniforme de todas las actividades económicas. Obtenido de http://unstats.un.org/unsd/publication/seriesM/seriesm_4rev4s.pdf
  32. Rachev, A. C. a. S. (2006). Applying robust methods to operational risk modeling. Journal of Operational Risk, 1, 27-41. DOI: https://doi.org/10.21314/JOP.2006.003
  33. R Core Team. (2014). A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from http://www.rproject.org/
  34. Restrepo, J. (2014). Operative Risk SMES. Global Journal, 65-76.
  35. Restrepo, J. A. & Vanegas, J. G. (2015). Internacionalización de las pymes: análisis de recursos y capacidades internas mediante lógica difusa. Contaduría y Administración, 60(4). DOI: https://doi.org/10.1016/j.cya.2015.07.008
  36. Stevanovski, M., Velkovski, V. & Stevanovska, K. (2013). The relation between the long-term investments and the risk in agro-industrial complex. Journal of Hygienic Engineering and Design, 4, 127-131.
  37. Tróchez, J. & Valencia, M. (2014). Análisis de series temporales en el sector lácteo de Antioquia para detectar efectos de la apertura comercial. Revista Investigaciones Aplicadas, 8(2), 140–151. Recuperado de http://revistas.upb.edu.co/index.php/investigacionesaplicadas
  38. Vega, S., Coronado, M., Gutiérrez, R., García, A. & Díaz, G. (2006). Un aporte sobre la industria láctea orgánica y la innovación tecnológica. Revista Mexicana de Agronegocios, 10(19).
  39. West, B., Welch, K. & Galecki, A. (2007). Linear mixed models A practical guide using Statistical Software. Boca Raton: CRC Press. DOI: https://doi.org/10.1201/9781420010435
  40. Woods, K. (2013). The politics of the emerging agro-industrial complex in Asia’s ‘final frontier’: The war on food sovereignty in Burma. In Paper presented at the Food Sovereignty: A Critical Dialogue. International Conference, Yale University.

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