MODELO ALTMAN

EL MODELO ALTMAN (1968)

A partir de 1968 y como consecuencia de los estudios de Beaver, varios investigadores comenzaron a trabajar con modelos multivariables con el objetivo de poder determinar con más precisión qué empresas se dirigían hacia la quiebra y cuales otras no. Entre estos estudios destacan los conducidos por Edward Altman de la Universidad de Nueva York (1968, 1977, 1978, 1979, 1981, 1984, 1988, 1993, 1994a, 1994b, 1995, 1996, etc.) el cual amplió el análisis univariable al introducir por primera vez múltiples predictores de quiebra mediante el Análisis Discriminante Múltiple (MDA). A través de los años Altman ha llegado a ser considerado por gran número de expertos como el investigador que más ha contribuido al desarrollo de la relativamente nueva teoría de la solvencia, sobre todo al haber creado el modelo original de la “Z-Score” (1977).

Actualmente las grandes empresas, y sobretodo las financieras, utilizan el “Zeta Credit Risk System” o “Zeta Credit Scoring Model” que fue producto de su investigación y que continua desarrollando la “Zeta Services Inc.”, una de las principales firmas que comercializa sistemas que contribuyen a la investigación del análisis del fracaso empresarial en los Estados Unidos. Otras que también son muy importantes son: “ Advantage Financial Systems” (Boston); Trust Division of the First Union Bank” (Carolina del Norte); “Datastream” (Reino Unido); “Performance Analisys Services Ltd” (Reino Unido).

En 1984 a través de la revista “ Studies in Banking and Finance” (North Holland; Vol. 8, No.2), Altman editó una serie de 20 artículos que intentaron perfeccionar el modelo para medir el riesgo de las compañías (“Company and Country Risk Models”). Estos estudios se hicieron en países altamente industrializados como: Alemania, Australia, Francia, Italia, Israel, Japón y el Reino Unido. Para 1988, en esta misma revista (Vol. 7) se volvieron a editar otras investigaciones realizadas en países con economías emergentes tales como: España, Finlandia, Grecia, India, Malasia, Singapur, Turquía y Uruguay. Sin embargo, para esas fechas únicamente las autoridades de Malasia estaban utilizando el modelo predictivo de Altman con una base de datos en tiempo real.

Posteriormente, durante sus investigaciones en México con Hartzcel y Peck (1995), Altman adaptó el modelo original de su Z-Score para economías emergentes con el fin de proponer un nuevo indicador global predictivo exclusivo para este tipo de mercados. A este nuevo indicador lo denominó: “Emerging Market Scoring Model” (EMS Model) .

Según el propio Altman, lo anterior obedeció al hecho de que para el otorgamiento de créditos en los mercados emergentes, el análisis financiero tradicional debería de realizarse de forma similar a como se hace, por ejemplo, en los Estados Unidos. Sin embargo, este autor reconoció que la realidad indicaba que en los países emergentes existía una serie de riesgos adicionales cuantitativos que el análisis tradicional no consideraba. Tal era el caso del riesgo de la moneda y el riesgo industrial que impedia frecuentemente construir un modelo específico para la muestra de empresas ubicadas en las economías emergentes. A partir de esto propuso que el tipo de análisis tenía que modificarse.

En general los trabajos de Altman se fueron desarrollando bajo un nuevo entorno tecnológico que se inició a finales de los años sesenta cuando se contó con un uso más significativo de las computadoras y el grado de maduración de las escuelas estadísticas repercutió directamente en el desarrollo de las técnicas multivariables. Por eso Altman consiguió resultados sorprendentes al aprovechar las ventajas del análisis tradicional de ratios sin fundamentos simplistas y combinándolos con las técnicas estadísticas más sofisticadas.

En su primer estudio multivariable relacionó un conjunto de variables mediante una función que explicará su comportamiento y se orientaran principalmente a la predicción de quiebras. Concluyó que existen relaciones entre los ratios financieros, y que el uso de un sólo ratio como indicador de empresas fracasadas, es susceptible de interpretación defectuosa o errónea si el ratio en cuestión es disfrazado por otros ratios, los cuales pueden indicar una gran diferencia de probabilidad de quiebra. Por ejemplo, decía, si nos guiamos sobre un ratio de circulante "sano" e ignoramos un ratio "pobre" de pasivo / activo, o cash flow, puede conducir a predicciones incorrectas acerca del futuro de la empresa. Con respecto a las decisiones incorrectas, para él estas tendían a ser menos probables de realizarse si estaban basadas sobre el análisis simultáneo de varios ratios que midieran diferentes aspectos de la salud financiera de la empresa.

Altman al aplicar el MDA sobre las bases de datos contables sintetizadas en ratios financieros, desarrolló la función lineal con una serie de variables explicatorias para clasificar o predecir el valor de una variable dependiente cualitativa, como por ejemplo, “quiebra” o “no quiebra”. Aquí la definición de la variable dependiente se basó en el hecho de que la empresa estuviera en un procedimiento concursal, es decir, amparada sobre el Capítulo X del “National Bankruptcy Act” de los Estados Unidos.

Para su investigación de 1968 seleccionó una submuestra de 33 empresas que fueron a la quiebra y otra submuestra de 33 empresas sin quiebra de tamaño medio y del sector manufacturero que cotizaban en la bolsa de valores durante el período de 1946-1965. La selección de la muestra se hizo de acuerdo a dos criterios que fueron: a) considerando el tipo de industria al que pertenecía la empresa; y b) de acuerdo al tamaño de los activos de la empresa. La media del tamaño de los activos de las empresas fracasadas muestreadas fue de 6.4 millones de dólares, con un rango entre los 700 mil hasta los 25.9 millones de dólares. La media de los activos de las empresas sanas que continuaban operando hasta 1966 fue de 9.6 millones de dólares, cuyos rangos se ubicaron entre 1 a 25 millones de dólares.

Posteriormente, cada empresa fracasada fue emparejada con otra no fracasada, considerando la homogeneidad entre su tamaño y sector, pues se trató de evitar los efectos de distorsión de ambos factores en los resultados.

Para la selección de las variables independientes, inicialmente Altman integró un grupo de 22 ratios que fueron aplicados a ambas submuestras de empresas. La selección de dichos ratios estuvo basada sobre los siguientes tres criterios:

a) Por su popularidad dentro de la literatura.

b) Por su relevancia potencial para el estudio.

c) Por la forma innovadora que presentaron algunos ratios en el análisis.

Los 22 ratios fueron reducidos a cinco factores

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