Capítulo 4 Desarrollo del estudio y conclusiones

Estimación de la efectividad de los indicadores financieros.

Es evidente que un análisis descriptivo como el presentado en la sección previa no permite visualizar confiablemente la importancia de cada indicador financiero sobre las observaciones de cumplimiento de los clientes. Por ello, en esta sección se utilizará un modelo CSM, con el que se podrá determinar si el incumplimiento observado en ambos periodos está estadísticamente relacionado con las diferencias en la situación financiera de los clientes.

Para ello, dado las características de los datos, una alternativa conveniente (Vázquez, 2004) es crear un panel y estimar un modelo probit con efectos aleatorios que cuenta con las siguientes características:

yit = B´ Xit + Uit

Donde yit es la probabilidad de que se observe un retraso superior a los 60 días y estará representada con el valor de 1 si se observa un retraso y 0 de otra forma. Xit es el vector de las razones financieras (descritas en la sección anterior) del cliente i en el periodo t, B es el vector de coeficientes a ser estimados, y uit es el componente de error aleatorio. Si los coeficientes resultan significativos y con los signos esperados, se podrá concluir que, para el caso de esta empresa, el análisis de razones financieras es fundamental en el proceso de la gestión de cartera e incluso se podrían identificar las variables a las que habría que prestar más atención. En caso contrario, lo que implicaría es que el análisis debería de tomarse con reserva, dado que de acuerdo al periodo analizado no habría evidencia de alguna relación entre la situación financiera y los retrasos en los pagos.

Resultados

Como se puede apreciar en la siguiente tabla, sólo la variable ROS resultó ser significativa, además de tener el signo esperado. Esto demuestra que para el periodo revisado entre mayor fue la rentabilidad de los clientes menor fue la probabilidad de que se retrasarán más de 60 días. Sin embargo, en el caso de las otras variables consideradas, a excepción del índice de rotación de cuentas por pagar, además de no ser estadísticamente significativas tampoco tuvieron el signo esperado.

El resultado sugiere que si para otorgar un crédito sólo se considerara la situación de solvencia de los clientes, identificada a partir de los estados financieros auditados, el ejercicio sería totalmente inútil; en realidad hacer el análisis de esas razones o no hacerlo daría el mismo resultado, por lo menos si se aplicará para medir el riesgo de mora.

Conclusiones

En el estudio se encontró que las razones asociadas a la solvencia de los clientes, que se utilizan para anticipar el posible comportamiento de los mismos ante los compromisos pactados, no estuvieron relacionadas con la forma en que estos actuaron, lo que significa que pudo haber clientes con niveles de solvencia elevados que incurrieron en retrasos y otros con bajos niveles que pagaron de acuerdo a lo pactado, o bien lo contrario, aunque en realidad no se encontró ningún patrón específico. El único indicador que resultó efectivo fue el ROS, que mostró una relación inversa con la probabilidad de retrasos.

Para poder utilizar este resultado se tendrían que calcular las probabilidades de incumplimientos ante las diferentes tasas lo cual permitiría clasificar a los riesgos de las distintas firmas en función de su rentabilidad. Además, para tener un nivel más elevado de confianza también sería conveniente contar con una mayor cantidad de periodos para la estimación.

Estos resultados si bien sólo se limitan al ámbito de la empresa analizada, si proporcionan el material suficiente para evidenciar la importancia de hacer una evaluación del método que se utiliza en la gestión de riesgo de la cartera de clientes. Es claro que el análisis crediticio implica analizar otro tipo de información adicional y que la experiencia de los ejecutivos resulta fundamental, sin embargo, como corolario queda que cualquiera que sea el procedimiento que se lleve a cabo debe evaluarse.