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Evolución de la técnica de Análisis de Estados Financieros
Pérez, Jorge Orlando - Universidad Nacional de Villa María - Universidad Católica de Córdoba.
Caporalini, Nicolás - Universidad Nacional de Villa MAría.
Luján, Luciano - Universidad Nacional de Villa María.
XII Congreso de Administración del Centro de la República. VIII Congreso de Ciencias Económicas del Centro de la República. IX Encuentro Internacional de Administración del Centro de la República. IAPCS - Universidad Nacional de Villa María, Villa María, 2023.
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Resumen
Palabras clave: Evolución del análisis financiero – Estado del arte del análisis de estados financiero – Nuevas tendencias del análisis financiero Problemática Cuando comenzó a utilizarse la técnica de análisis financiero (década de 1890) se analizaban ratios aislados, avanzándose posteriormente en la interrelación entre los mismos y al análisis de tendencias. Beaver en 1966 introdujo la aplicación de técnicas estadísticas en un modelo univariado para intentar predecir el fracaso empresarial. En 1968 con el mismo objetivo Altman desarrolla su modelo Z aplicando análisis discriminante y en 1980 Ohlson publica su modelo de regresión logística para el estudio de la insolvencia. En la segunda mitad del siglo pasado, el enfoque sinérgico u holístico introduce del mercado y la macroeconomía. En 1992 Kaplan y Norton generan el Balanced Scorecard . Donde los indicadores financieros y no monetarios, en relaciones causa-efecto, se observan bajo una perspectiva estratégica del negocio. Por otro lado, los cambios que se vienen produciendo en las Normas Internacionales de Información Financiera, en algunos casos generan modificaciones profundas en la interpretación. Hay que señalar también, que se ha pasado desde un enfoque general hacia otro que tiene en cuenta las necesidades específicas del usuario (inversores, acreedores o directivos). La aplicación de lógica difusa genera una visión interesante para escenarios de incertidumbre. Hoy en día, la interpretación de información prospectiva y el análisis de riesgo realizan importantes aportes. Últimamente, la Inteligencia Artificial viene a contribuir de manera significativa relacionando grandes masas de datos. Objetivos Revisar el estado del arte, mostrando los beneficios de los nuevos enfoques y los desafíos que se presentan. Metodología Exploratoria y análisis crítico de las técnicas más actualizadas. Anticipo de resultados Si bien el análisis de información histórica sigue siendo una referencia, actualmente lo más importante pasa por la utilización del análisis financiero para analizar escenarios futuros.
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