LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 2273.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v4i1.415
Determinantes del desempeño financiero: un estudio a
las constructoras de la provincia de Tungurahua
Determinants of financial performance: a study of construction
companies in the province of Tungurahua
Alexander Fernando Haro Sarango
Instituto Tecnológico Superior España
alexander.haro@iste.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7398-2760
Ambato – Ecuador
Juan Carlos Pérez Briceño
Universidad Técnica de Ambato
jc.perez@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-5303-041X
Ambato – Ecuador
Gladys Elizabeth Proaño Altamirano
Instituto Tecnológico Superior España
gladys.proano@iste.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-6809-7687
Ambato – Ecuador
Oswaldo Javier Jácome Izurieta
Universidad Técnica de Ambato
oj.jacome@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9141-7340
Ambato – Ecuador
Henrry Vinicio Rojas Jara
Constructora Ecuador SAS
hr180325@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4168-9265
Ambato – Ecuador
Artículo recibido: 10 de febrero del 2022. Aceptado para publicación: 28 de febrero de 2023.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
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Como citar: Haro Sarango, A. F. ., Pérez Briceño, J. C. ., Proaño Altamirano , G. E. ., Jácome
Izurieta , O. J. ., & Rojas Jara , H. V. . (2023). Determinantes del desempeño financiero: un
estudio a las constructoras de la provincia de Tungurahua. LATAM Revista Latinoamericana de
Ciencias Sociales y Humanidades 4(1), 2273–2285. https://doi.org/10.56712/latam.v4i1.415
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ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 2274.
Resumen
El desempeño financiero se sostiene en la necesidad de estimar las permutaciones potenciales
y relaciones específicas de varios elementos, mediante esto se permite controlar y pronosticar.
Durante cuatro décadas se han esbozado un gran número de sistemáticas que procuran
identificar los quebrantes empresariales y del desempeño empresarial, no obstante,
cuestionamientos nacientes refutan y aportan a las contribuciones, favoreciendo a la mejora
continua de la producción científica en el área. Con las premisas mencionadas, el estudio
adjudica los siguientes objetivos: Establecer los mejores predictores del conjunto de variables
mediante el modelo boosting, por consiguiente, evaluar sujetos de estudios sobresalientes por
medio de mapa de cuadrantes. Para desarrollar lo mencionado, se usan tres etapas
metodológicas, las cuales contienen los siguientes estadísticos: Correlación de Pearson, prueba
de significación bilateral, modelo boosting y vecino más próximo. Los resultados obtenidos
determinan a los siguientes indicadores con alto nivel de inferencia al índice Dupont con sus
rangos de interacción: Endeudamiento patrimonial corriente (1,50 y 1,70), utilidad operacional
(0,20 y 0,30), endeudamiento a largo plazo (0,4 y 0,6), rotación de activo fijo (150 y 200),
endeudamiento del activo fijo (40 y 50), finalmente, rotación de cartera (15 y 20).
Palabras clave: desempeño financiero, empresa, endeudamiento, rentabilidad, eficiencia
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Abstract
Financial performance is based on the need to estimate the potential permutations and specific
relationships of various elements, thus allowing control and forecasting. For four decades, a large
number of systematics have been outlined that seek to identify business and business
performance breakdowns, however, emerging questions refute and contribute to the
contributions, favoring the continuous improvement of scientific production in the area. With the
aforementioned premises, the study has the following objectives: to establish the best predictors
of the set of variables by means of the boosting model, consequently, to evaluate subjects of
outstanding studies by means of quadrant mapping. To develop the aforementioned, three
methodological stages are used, which contain the following statistics: Pearson correlation,
bilateral significance test, boosting model and nearest neighbor. The results obtained determine
the following indicators with a high level of inference to the Dupont index with their interaction
ranges: Current equity indebtedness (1.50 and 1.70), operating income (0.20 and 0.30), long-term
indebtedness (0.4 and 0.6), fixed asset turnover (150 and 200), fixed asset indebtedness (40 and
50), finally, portfolio turnover (15 and 20).
Keywords: financial performance, company, indebtedness, profitability, efficiency
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INTRODUCCIÓN
El desempeño financiero se sustenta en la necesidad de valorar los cambios potenciales y
relaciones intrínsecas de varios elementos, con aquello se permite controlar y pronosticar
(Salazar-Mosquera, 2017). En tal aspecto, resulta trascendental comprender la variabilidad del
desempeño, esto formará ideales administrativos y financieros que permiten generar correctivos
en caso de que se amerite, concibiendo mediante esto, eficiencia, eficacia y rentabilidad (Haro-
Sarango, 2021).
Bajo escenarios cruciales, el diseño de modelos financieros capaces de detectar falencias y
dificultades permite promover la calidad de las decisiones administrativas y financieras con la
finalidad de contribuir en las ínfimas existentes oportunidades de supervivencia ante eventos
adversos (Caraballo et al., 2020). En congruencia, Rodríguez-López et al. (2015) ratifica que
durante años se han desarrollado diversos modelos, pero estos han ido evolucionando
paralelamente a las necesidades y las nacientes herramientas matemáticas.
Durante 40 años se han gestionado un gran volumen de metodologías que procuran identificar
los quebrantes empresariales y del desempeño empresarial, entre ellos tenemos a Gaskill et al.
(1993) define al fracaso como la carencia de utilidades. Cochran (1981) precisa que la deficiencia
se da por la imperfecta gestión, inadecuada direccionalidad de la empresa, presión sobre fondos,
volatilidad del mercado, falta de enfoque y carente gestión del tiempo. Asimismo, con el pasar
de los años las perspectivas de desempeño en las entidades han cambiado, en la actualidad gran
parte de las regiones y sectores económicos mundiales definen que una medida adecuada es
alcanzar la confianza de los grupos de interés, adjudicar financiamiento y la optimización del
riesgo (García-Tamayo et al., 2022; Hernández-Pajares, 2018).
El desempeño de una empresa puede verse quebrantado ante las malas razones económicas y/o
financieras tales como: la incapacidad de pago a los proveedores, bajos índices de liquidez,
sobreendeudamiento y limitada o nula generación de valor (López, 2006). Estos radicales
escenarios se pueden presentar por la ineficiente gestión interna o bien, por externalidades que
mitigan la consecución de la entidad en un mercado competitivo (Sarango, 2021).
En estudios previos en la industria de la construcción en aspectos de desempeño financiero, Haro
(2021) discute que los indicadores de endeudamiento son determinantes del desempeño y
sostenibilidad de una entidad, empero, la alta concentración del mismo aumenta
significativamente el riesgo. Malpica-Zapata (2021) en su aplicativo, considera determinantes a
la liquidez, endeudamiento y rentabilidad. Kangari et al. (1992) infiere en la liquidez,
endeudamiento patrimonial, rentabilidad sobre los activos y patrimonio. Con las premisas
mencionadas, el estudio adjudica los siguientes objetivos: Establecer los mejores predictores del
conjunto de variables mediante el modelo boosting, por consiguiente, evaluar sujetos de estudios
sobresalientes por medio de mapa de cuadrantes.
MÉTODO
Diseño de la investigación
Se procede a concretar los encuadres investigativos basados en Álvarez-Risco (2020):
• Orientación: la consideración es básica debido a que se direcciona al aumento de
perspectivas de discernimiento sobre un tema y su realidad concreta.
• Alcance: es explicativo, porque estudia los problemas o factores mediante elementos
estadísticos y matemáticos que dan respuesta a la unificación entre variables.
• Diseño: es no experimental, transversal, porque analiza las variables estudiadas en una
ocasión temporal (2022).
• Direccionalidad: es retrospectivo, puesto que estudia un efecto causado en el pasado y
establece una referencia adaptada a las condiciones del presente.
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Técnicas de recolección de datos y cronología
La recolección de datos corresponde a un enfoque retrolectivo, ya que usa fuentes secundarias,
específicamente de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SUPERCIAS),
organización gubernamental del Ecuador, sector societario, del periodo 2022. La información
recolectada es la siguiente:
Tabla 1
Indicadores financieros
Código
Indicador
X1
Liquidez corriente
X2
Prueba ácida
X3
Endeudamiento del activo
X4
Endeudamiento patrimonial
X5
Endeudamiento a corto plazo
X6
Endeudamiento a largo plazo
X7
Cobertura de intereses
X8
Endeudamiento del activo fijo
X9
Apalancamiento
X10
Apalancamiento financiero
X11
Fortaleza patrimonial
X12
Endeudamiento patrimonial corriente
X13
Endeudamiento patrimonial no corriente
X14
Apalancamiento a corto y largo plazo
X15
Rotación de cartera
X16
Rotación de activo fijo
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X17
Rotación de ventas
X18
Periodo medio de cobranza corto plazo
X19
Periodo medio de pago corto plazo
X20
Impacto gastos administración y ventas
X21
Impacto de la carga financiera
X22
Rentabilidad neta del activo
X23
Margen bruto
X24
Margen operacional
X25
Rentabilidad neta de ventas
X26
Rentabilidad operacional del patrimonio
X27
Rentabilidad financiera
X28
Rentabilidad operacional del activo
X29
ROE
X30
ROA
Y1
Dupont
Nota: Elaborado por autores; UAI – Utilidad antes de intereses; UAII – Utilidad antes de intereses
e impuestos.
Etapa I. Análisis correlacional
El objetivo de esta etapa es: observar el comportamiento individual del Índice Dupont frente a los
distintos indicadores financieros detallados en la tabla 1. Los métodos usados se detallan a
continuación:
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Correlación de Pearson
Es una medida de dependencia lineal que tiene por propósito derivar la correspondencia o grado
de asociatividad entre dos elementos aleatorios cuantitativos con un enfoque uniforme bivariado
conjunto (Lahura, 2003). El coeficiente determina que, sí es cercano o igual a (1) es una
correlación directa proporcional, (0) exterioriza que no hay asociatividad y/o correlación alguna,
por último, sí es cercano a (-1) es inversamente proporcional; El coeficiente se define por la
siguiente ecuación:
Prueba de significación bilateral
Se contrasta como hipótesis nula la no existencia de asociación lineal; se determina la ecuación:
Donde;
corresponde a la media del conjunto de datos .
Etapa II. Machine Learning
El objetivo de esta etapa radica en: estimar los indicadores con mayor nivel de explicación frente
al índice Dupont que funcionará como elemento base para un modelo de espacios relacionales.
Se detalla el método:
Modelo boosting
El boosting es un procedimiento esgrimido en machine learning para comprimir los errores en el
análisis predictivo de datos. El boosting crea un modelo contiguo mediante la composición
secuencial de diversos árboles de decisión débiles. Establece ponderaciones a las salidas de los
árboles individuales. Inmediatamente, a las categorizaciones incorrectas del primer árbol de
decisión le da una ponderación significativa y un acceso al árbol siguiente (Martínez et al., 2021;
Pérez García, 2018). Se especifica la ecuación:
Etapa III. Evaluación en espacios de predictores
El objetivo de esta etapa es: evaluar la combinación probabilística multivariada sobre el Índice
Dupont frente a los mejores predictores. Se especifica el método:
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Vecino más próximo
Es un método de clasificación perteneciente a la estratificación de modelos supervisados que
sirve para expresar funciones de densidad de las variables predictoras. Este método estima
funciones de probabilidad sobre un elemento y su pertenencia a la clase
(Rozas & Martínez,
2005). Se especifican la ecuación mediante distancia euclidiana:
RESULTADOS
En primera instancia se procede a realizar la etapa I. mediante la correlación de Pearson:
Tabla 2
Correlación de Pearson
Y1
X1
X2
X3
X4
X5
Correlation Coefficient
0,16
0,16
0,11
0,06
0,14
Sig. (2-tailed)
0,25
0,22
0,38
0,63
0,30
X6
X7
X8
X9
X10
Correlation Coefficient
0,11
0,19
,272
*
0,04
0,12
Sig. (2-tailed)
0,40
0,19
0,04
0,73
0,38
X11
X12
X13
X14
X15
Correlation Coefficient
-0,05
0,19
,251
*
0,19
0,25
Sig. (2-tailed)
0,71
0,13
0,04
0,14
0,08
X16
X17
X18
X19
X20
Correlation Coefficient
,309
*
,287
*
0,18
,366
**
0,18
Sig. (2-tailed)
0,02
0,02
0,20
0,01
0,18
X21
X22
X23
X24
X25
Correlation Coefficient
,413
**
,505
**
,397
**
,439
**
,520
**
Sig. (2-tailed)
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
X26
X27
X28
X29
X30
Correlation Coefficient
,422
**
,491
**
,419
**
,500
**
,507
**
Sig. (2-tailed)
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Nota: ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05
level (2-tailed).
Tomando como referencia el índice Dupont se procede a ratificar aquellas variables con
significancia bilateral, adicional, se percibe que todas poseen un dimensionamiento directamente
proporcional:
● Endeudamiento del activo fijo
● Endeudamiento patrimonial no corriente
● Rotación de activo fijo
● Rotación de ventas
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● Periodo medio de pago corto plazo
● Impacto de la carga financiera
● Rentabilidad neta del activo
● Margen bruto
● Margen operacional
● Rentabilidad neta de ventas
● Rentabilidad operacional del patrimonio
● Rentabilidad financiera
● Utilidad operacional
● ROE
● ROA
Una vez determinado el comportamiento de las variables como un acercamiento inicial al
proceder de las mismas, se desarrollan modelos relacionales que conciban un elevado valor
explicativo al índice Dupont dando por resuelto la etapa II:
Figura 1
Predictores - modelo boosting
Nota: Elaborado en SPSS v.21
En términos de aprendizaje automático mediante un modelo boosting ajustado a regresión lineal
se establecen los siguientes indicadores con alto valor explicativo (ver Figura 1):
● Endeudamiento patrimonial corriente
● Utilidad operacional
● Endeudamiento a largo plazo
● Rotación de activo fijo
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● Endeudamiento del activo fijo
● Rotación de cartera
Una vez delimitado los indicadores predominantes del grupo inicial se proceden a ejecutar en un
tratamiento en espacios relacionales con dichas variables, dando cobertura a lo dispuesto en la
etapa III, se detalla:
Tabla 3
Resumen de procesamiento de datos
N
Percent
Sample
Training
30
69,8%
Holdout
13
30,2%
Valid
43
100,0%
Excluded
23
Total
66
Nota: Elaborado en SPSS v.21
El aplicativo práctico mediante el método del vecino más próximo establece un entrenamiento
del modelo con el 69,8% de los sujetos de estudios, mientras que, los datos de validación abarcan
el 30,2% restante, el estudio adjudica 66 datos en interacción (ver Tabla 3).
Figura 2
Vecino más próximo, mapa de cuadrantes
Nota: Elaborado en SPSS v.21 considerando los mejores predictores del modelo boosting
Para conseguir un prominente índice Dupont que inferiría en la adecuada utilización de los
recursos de inversión para generar un óptimo desempeño, se determinan los siguientes
indicadores financieros y sus rangos de interacción para su consecución (ver Figura 2):
● Endeudamiento patrimonial corriente: entre (1,50 y 1,70)
● Utilidad operacional: entre (0,20 y 0,30)
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● Endeudamiento a largo plazo: entre (0,4 y 0,6)
● Rotación de activo fijo: entre (150 y 200)
● Endeudamiento del activo fijo: entre (40 y 50)
● Rotación de cartera: entre (15 y 20)
DISCUSIÓN
En perspectiva, el desempeño financiero es uno de los indicadores con mayor relevancia en el
ámbito de las finanzas, concretamente el índice Dupont, que permite la unificación de varios
indicadores demostrando el desempeño que tiene la organización con respecto a sus
inversiones, es decir, procura la administración de los recursos y su relación con la generación
de valor económico, en este escenario investigativo se gestiona la observación de la relación de
los diversos ratios de las finanzas, mediante esto, generar algunos elementos correctivos o bien,
premisas de mejora continua en términos de eficiencia eficaz y rentabilidad
Considerando lo argumentado en los aspectos teóricos, Haro (2021) menciona que existe una
relación entre el desempeño y sostenibilidad vinculado a los indicadores de endeudamiento, en
el presente estudio se comprueba dicha inferencia, demostrando que el endeudamiento
patrimonial corriente, largo plazo y del activo fijo son relevantes siempre y cuando se administren
en un rango.
Por otro lado, con respecto a lo inferido por Malpica-Zapata (2021) el cual afirma una relación
directa de la liquidez, endeudamiento y rentabilidad con el desempeño financiero, esta premisa
es parcialmente correcta, debido a que en los indicadores con mayor nivel de explicación se
encuentran algunos de endeudamiento y de rentabilidad, sin embargo, con respecto a la liquidez
no existe ningún indicador qué adjudique la relevancia explicativa adecuada, este preámbulo es
similar al estudio de López (2006).
Bajo estas consideraciones se ratifica que es importante administrar de forma propicia el
endeudamiento patrimonial corriente, largo plazo y del activo fijo administrando un rango
adecuado que permita conferir un nivel de riesgo que sea controlable, adicional a lo mencionado,
es pertinente administrar adecuadamente los indicadores de gestión, específicamente la de
cartera y de activo fijo, promoviendo una rotación significativamente elevada y prominente; por
último, dentro de los indicadores de rentabilidad destaca la utilidad operacional, lo que permite
discernir que es adecuado tener un volumen de rentabilidad proporcionado y significativo
administrando apropiadamente costos y gastos generados en la actividad económica
Para próximos estudios sería oportuno revisar el mismo procedimiento práctico, teórico y
metodológico induciendo a diferentes actividades económicas y grupos de empresas, no
obstante, es prioritario que las bases de datos administradas tengan un alto nivel de
homogeneidad, es decir, que su estratificación al momento de considerarlo sea consistente
mitigando todos aquellos valores externos que podrían perjudicar el análisis inferencial.
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ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2023, Volumen 4, Número 1, p. 2284.
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