Modelo de predicción de quiebra en micro y pequeñas empresas (MiPyMEs)
[ESP] La presente investigación sobre la predicción de fracaso empresarial tiene como objetivo aplicar y validar el modelo ponderado de la valoración de riesgo RPV en las micro y pequeñas empresas (MiPyMEs) de la región sur del estado de Hidalgo (México), a fin de identificar las variables relaciona...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT) |
| Repositorio: | Repositorio Digital UPCT |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.upct.es:10317/4339 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10317/4339 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Quiebra Riesgo Rratio Ponderación Modelos de predicción Bankruptcy Risk Ratio Weighting Prediction models |
| Sumario: | [ESP] La presente investigación sobre la predicción de fracaso empresarial tiene como objetivo aplicar y validar el modelo ponderado de la valoración de riesgo RPV en las micro y pequeñas empresas (MiPyMEs) de la región sur del estado de Hidalgo (México), a fin de identificar las variables relacionadas con el proceso de quiebra. Para alcanzar este objetivo, el estudio se propone la contrastación empírica del (RPV) de Mosqueda 2010. Los resultados arrojan información importante que permite corroborar las variables que inciden en la quiebra, obteniendo valores más precisos al riesgo, lo que permitió validar y reforzar el modelo. [ENG] The main purpose of this research is to validate and improve the Weighted Ratio Valuation Model (RPV) model in micro and small enterprises in Central Mexico, in order to propose an alternative to financial valuation methods to anticipate bankruptcy in this sector of the economy. To achieve this objective, the study proposes the empirical application of Mosqueda 2010. The results shed important information that allowed the identification of variables that lead to bankruptcy, making risk detection more accurate, which, in turn, made it possible to validate and consolidate the model.. |
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