2.5.4. MODELO GENTRY, NEWBOLD Y WITFORD (1985a, 1985b)

James Gentry, Paul Newbold y David Whitford, profesores de la Universidad de Illinois, al analizar el estudio de Ball y Foster (1982), les llamó la atención que éstos últimos en su revisión sobre los modelos de quiebras, habían visto que en general estos utilizaban un total empirismo para seleccionar a las variables independientes.

Los dos estudios de Gentry et al., consistieron en verificar si un modelo con ratios basados en todos los conceptos de flujos de fondos (“cash-based funds flow”) podía clasificar mejor a las empresas quebradas y no quebradas, en lugar de utilizar sólo ratios basados en la contabilidad acumulativa (“accrual accounting”). Estos estudios se llevaron a cabo como complemento al estudio realizado anteriormente por Casey y Bartczack (1985) en donde únicamente utilizaron el cash flow operativo y cuyos resultados dejaron demostrado que éste no incrementó los resultados clasificatorios.

El modelo utilizado por estos tres autores fue desarrollado inicialmente en 1972 por Helfert y su propósito inicial fue identificar la relevancia de las mediciones de flujos de fondos a través de la inclusión de ocho componentes de flujos de fondos netos que fueron:

Con estos componentes se obtuvo un 83.33% de clasificación global correcta. Al comparar el cash flow operativo y las entradas y salidas de tesorería, observaron que en las empresas fracasadas los principales inflows previos al fracaso provenían de la rotación de cuentas por cobrar y los inventarios, lo cual constituía su principal fuente de liquidez que se utiliza para cubrir los altos gastos financieros provocados por el sobre endeudamiento. Las interrelaciones de estos componentes fue muy compleja para ellos, y por tanto, trataron de traducirla en una ecuación (p.147).

Para determinar si los componentes del flujo de fondos por sí mismos podían discriminar entre las dos submuestras de empresas, utilizaron el MDA, el Probit y el logit con el fin de examinar dicha capacidad de predicción de los componentes a partir de tres años previos a la quiebra.

En el análisis de los valores medios de las 8 variables, se llevaron a cabo cálculos en 33 empresas fracasadas y 33 empresas sanas, mostrando importantes diferencias entre los dos grupos. Además, la submuestra de empresas fracasadas mostró una mayor desviación estándar.

Los resultados del análisis Logit clasificaron correctamente el 83 % de las empresas un año previo a la quiebra cuando utilizaron datos “uni-anuales”; y en un 77 % cuando utilizaron la media de los datos durante un periodo de tres años.

Posteriormente utilizaron una segunda muestra de empresas “débiles” y “sanas”, obteniendo una exactitud de clasificación del 72 % con la base de datos “uni-anual”; y un 74 % con la media de la base de datos “tri-anual” para el primer año previo a la quiebra. Estos resultados fueron consistentes con los de Casey y Bartzack (1984 1985).

En 1985, Gentry et al. llevaron a cabo un segundo estudio y sustituyeron el capital de trabajo por 5 componentes incluidos en el flujo de fondos que fueron: cuentas por cobrar, inventarios, otros activos circulantes, cuentas por pagar, otros pasivos circulantes.

Las medias de estos componentes mostraron una significativa diferencia entre las empresas sanas y las fracasadas. Por ejemplo, las cuentas por cobrar, los inventarios y los otros activos circulantes en general se comportaron como inflows en las empresas fracasadas y como outflows en las empresas sanas. Esto le sugirió que las empresas fracasadas tendían a liquidar sus activos circulantes para generar tesorería. En cambio, las empresas sanas tendían a invertir dichos activos.

Los autores concluyeron que la adición de las variables de cash flow dentro del modelo y basándose en el devengo, daba resultados significativos que incrementan los resultados predictivos. Sin embargo, esta conclusión estaba basada únicamente en la significancia estadística global del modelo.

Su muestra la obtuvieron del “Standar and Poor´s Compustat, Industrial Annual Research 1981”, durante el período 1970-1980. Para esto seleccionaron 114 empresas fracasadas, las cuales no necesariamente estaban quebradas. Dichas empresas frecuentemente dejaron de producir estados financieros uno o dos años antes del fracaso. Del total de empresas, 68 estaban en quiebra y 24 en liquidación. Posteriormente seleccionaron sólo a 92 empresas dentro del grupo de fracasadas. De las 92 empresas seleccionadas que se emparejaron posteriormente para formar la muestra de empresas sanas, sólo 33 presentaron información completa durante el primero, segundo y tercer año previo a la quiebra. De estas 21 eran del sector industrial y 12 de otros sectores.

El Balance General y el estado de Resultados fueron los informes utilizados para determinar los componentes del flujo de fondos. Es importante señalar que los archivos del Compustat no indicaron con precisión la fecha del último reporte anual que fue realizado, pues únicamente mencionaba la fecha en que la quiebra fue declarada antes o después de que el Compustat recibiera el reporte anual.

Aunque su estudio fue similar al de Casey y Bartczack, el de Gentry et al. se diferenció en dos aspectos básicos que fueron: a) los objetivos y b) el diseño experimental.

Según los autores, Casey y Bartczack estaban sólo interesados en la capacidad clasificadora del cash flow operativo y por eso decidieron únicamente utilizar el flujo de fondos basado en el capital de trabajo. En cambio, ellos utilizaron el modelo de flujos de fondos basado en el efectivo para identificar los componentes que midieran los resultados asociados con las principales decisiones financieras dentro de la empresa.

La conclusión final de este trabajo fue que los componentes del flujo de fondos basados en el cash flow ofrecen una alternativa viable para clasificar a las empresas en sanas y no sanas. Esto contrasta con los resultados de Casey y Bartczack que llegaron a la conclusión de que el cash flow operativo no incrementaba la capacidad de dicha clasificación.

En cuanto al análisis logit, sus resultados les indicaron que los componentes del flujo de fondos del dividendo eran una variable significativa para el modelo. Según ellos, esto tal vez se debió a las diferencias que hubo entre los dos estudios en cuanto al diseño de la investigación. Lo que nos lleva a pensar que aunque se utilicen similares bases de datos, el diseño experimental afecta directamente a los resultados dentro de los modelos predictivos.