Análisis contable con
técnicas multivariantes
V Factorial |
V Reducir muchos ratios financieros a unos pocos
que aporten la misma información con análisis factorial
|
1) ¿Qué
es?
¿Cómo
medir el éxito de una empresa o su imagen de marca? Muchas
variables pueden medirse en una escala, como la rentabilidad,
el endeudamiento, etc., pero existen factores como el éxito,
que no se corresponden con una sóla variable medible sino
con un conjunto.
En esencia
el análisis factorial pretende determinar aquellos factores
básicos que determinan la relación entre un conjunto
de variables interrelacionadas. Parte de un conjunto de p características medibles sobre
n individuos y su objetivo
es obtener e interpretar un conjunto más reducido, m, de factores latentes, no observables,
que expliquen la covariación existente entre dichas p variables.
En general
se trata
de buscar aquellos factores que explican un porcentaje considerable
de varianza, despreciando el resto. Para identificar este número
de factores se han determinado varios procedimientos.
Ejemplo del
pinguino tomado tomado de (http://qbab.aber.ac.uk/auj/scattering/demo/page4.active.html)
2)
Aplicación en el análisis contable
El paso al
análisis financiero se produce con el trabajo de Pinches,
Mingo y Caruthers (1973), que aplican dicho análisis al
estudio de cuarenta
y ocho ratios de doscientas veintiuna empresas. Identifican un total
de siete
factores:
rentabilidad de las inversiones, intensidad de capital, intensidad
de las existencias, apalancamiento financiero, intensidad de
las cuentas a cobrar, liquidez a corto plazo y la situación
de la tesorería. Ezzamel, Brodie y Mar Molinero (1987)
reproducen el estudio de Pinches, Mingo y Caruthers con información
de empresas del Reino Unido. Encuentran diez factores para una
muestra de cincuenta y tres ratios.
3)
Aplicación a la predicción de la quiebra
Vamos a reducir
los 9 ratios a varios factores.
|
Factor |
Valor propio |
% de Var |
Var acumul |
|
1 |
4,75754 |
52,9 |
52,9 |
|
2 |
2,55431 |
28,4 |
81,2 |
|
3 |
1,08862 |
12,1 |
93,3 |
|
4 |
0,39502 |
4,4 |
97,7 |
|
5 |
0,11498 |
1,3 |
99,0 |
|
6 |
0,06197 |
0,7 |
99,7 |
|
7 |
0,02597 |
0,3 |
100,0 |
|
8 |
0,00154 |
0,0 |
100,0 |
|
9 |
0,00005 |
0,0 |
100,0 |
Obsérvese
cómo los tres
primeros factores explican el 93% de la varianza.
La matriz de
factores nos aclara qué variables explica cada factor
|
Ratio |
Factor 1 |
Factor 2 |
Factor 3 |
|
R1 Activo Circulante/Activo Total |
,35571 |
,91924
|
,01597 |
|
R2 Act Circulante-Caja/Activo Total |
,17946 |
,80918 |
-,47157 |
|
R3 Activo Circulante/Deudas |
,37819
|
,90417 |
,11699
|
|
R4 Reservas/Deudas |
,43893 |
,17644 |
,86708 |
|
R5 Beneficio Neto/Activo Total |
,94370 |
-,22459 |
-,11896
|
|
R6 Beneficio Neto/Fondos Propios |
,89807 |
-,26650 |
-,26465 |
|
R7 Beneficio Neto/Deudas |
,94763 |
-,21724 |
-,08892 |
|
R8 Coste de Ventas/Ventas |
-,90067 |
,17352 |
-,00404 |
|
R9 Cash Flow/Deudas |
,92564 |
-,08445 |
,09148 |
Los ratios 5, 6, 7 y 9 explican el primer factor, que podemos
asociar a la rentabilidad de la empresa. Llama la atención
el comportamiento del ratio 8. Es un
ratio relacionado con el coste de ventas, y tiene una fuerte
correlación negativa con los ratios de rentabilidad. Es
decir, las empresas más rentables han tenido un coste
de ventas menor y viceversa. Los ratios 1, 2 y 3 podemos identificarlos con la liquidez de la empresa, que es el segundo factor.
El tercer factor se explica con el ratio 4.
4) Resumen
Es interesante conocer las
relaciones entre las variables que vamos a utilizar en los modelos
predictivos. Quizá ahora habríamos incorporado variables
o ratios nuevos o eliminado algunos que no aportan información adicional.
Para
aprender más: La siguiente lección amplía
información sobre analsis componentes principales, paso
a paso, con un ejemplo (
