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http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16564| Title: | Insolvencia empresarial en el sector G (comercio al por mayor y al por menor, reparación de vehículos automotores y bicicletas) periodo 2015-2024. Un enfoque con modelos machine learning: regresión logística con regulación elasticnet |
| Authors: | Pinos Luzuriaga, Luis Gabriel Minuche Rizzo, Mariangel |
| Keywords: | COMERCIO;ECONOMETRÍA;ECONOMÍA DE LA EMPRESA;ENDEUDAMIENTO;ESTADÍSTICAS FINANCIERAS;INSOLVENCIA EMPRESARIAL;MACHINE LEARNING;MODELO ECONÓMICO;RECURSOS FINANCIEROS |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Universidad del Azuay |
| Abstract: | La insolvencia empresarial es un fenómeno relevante dentro del análisis económico, ya que refleja las dificultades que tienen las empresas para cumplir con sus obligaciones y mantenerse operativas. En el Ecuador, el sector G cumple un rol importante en la economía por su aporte al empleo y al dinamismo comercial. El presente estudio analiza el riesgo de insolvencia empresarial en este sector durante el periodo 2015–2024, utilizando información financiera alrededor de 181.000 empresas obtenida de la Superintendencia de Compañías. Para ello, se aplicó un modelo de regresión logística con regularización Elastic Net, considerando variables como tamaño, endeudamiento, liquidez y rentabilidad. Los resultados evidencian que el endeudamiento es el factor que más incrementa la probabilidad de insolvencia, mientras que un mayor tamaño empresarial y niveles adecuados de rentabilidad reducen este riesgo. Asimismo, se identificó que problemas de liquidez y variaciones negativas en los ingresos están asociados a un mayor deterioro financiero. Estos hallazgos permiten comprender mejor el comportamiento del sector y aportan evidencia útil para la toma de decisiones empresariales y el diseño de estrategias de prevención del riesgo. |
| metadata.dc.description.degree: | Economista |
| URI: | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16564 |
| Appears in Collections: | Facultad de Ciencias de la Administración |
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