Manuel Rodríguez López

A parsimonious model to forecast financial distress, based on audit evidence

This paper provides evidence that audit reports convey relevant evidence for inferring the existence of underlying, unrevealed, financial imbalances. Unlike previous works, which studied US listed-firms bankruptcy, our research deals with Spanish non-financial SMEs under financial stress. Our results indicate that the audit of distressed SMEs has several distinctive features: higher auditor rotation, more qualified reports, and non-compliance with deadlines to approve and file the annual financial statements. We use this evidence to build and test a parsimonious and reliable forecast model. Several implications for auditors’ independence, information quality, and failure forecast are discussed.

La evaluación de la probabilidad de fracaso financiero. Contraste empírico del contenido informacional de la auditoría de cuentas

RESUMEN La posibilidad de detectar las tensiones financieras latentes de la empresa, y de anticipar eventuales fallos financieros en el futuro, es una cuestión de extraordinaria importancia para la actividad económica por sus implicaciones sobre el riesgo de crédito y sobre la estabilidad financiera de clientes, proveedores, y otros grupos de interés. Aplicando métodos de regresión logística sobre una muestra de pymes, este trabajo analiza si el proceso de auditoría externa proporciona indicios significativos de cara a inferir la existencia de tensiones financieras latentes en el cliente, y evaluar la probabilidad de que éste sufra un fallo financiero. Los resultados indican que ciertas evidencias externas, como la reiteración de dictámenes con salvedades o las tasas anómalas de rotación de auditores, están relacionadas con fenómenos subyacentes de tensión financiera y pueden ser utilizadas como medidas fiables de riesgo de crédito y predictores de la probabilidad de incurrir en una insolvencia. El modelo diseñado logra una capacidad predictiva de acierto del 87%.

Predicción del fracaso empresarial: Una contribución a la síntesis de una teoría mediante el análisis comparativo de distintas técnicas de predicción

Este articulo ofrece un analisis comparativo de la eficacia de ocho metodos de pronostico populares: univariante, regresiones lineal, discriminante y logit, particionamiento recursivo, rough sets, redes neuronales artificiales, y DEA. Nuestros objetivos son: aclarar el equilibrio complejidad-efectividad de cada metodologia; identificar un subconjunto de variables como predictores significativos independientemente de la metodologia; y discutir y relacionar estos hallazgos con la teoria financiera, para ayudar a consolidar las bases de una teoria del fallo financiero. Nuestros resultados indican que, cualquiera que sea la metodologia, se pueden emitir predicciones fiables usando cuatro variables, que contienen informacion acerca de rentabilidad, estructura financiera, rotacion, y flujos de caja.

DEA as a business failure prediction tool Application to the case of galician SMEs

In the research group we are working to provide further empiricalevidence on the business failure forecast. Complex fittingmodelling; the study of variables such as the audit impacton business failure; the treatment of traditional variables andratios have led us to determine a starting point based on a referencemathematical model. In this regard, we have restrictedthe field of study to non-financial galician SMEs in order todevelop a model1 to diagnose and forecast business failure. Wehave developed models based on relevant financial variablesfrom the perspective of the financial logic, voltage and financialfailure, applying three methods of analysis: discriminant,logit and multivariate linear. Finally, we have closed the firstcycle using mathematical programming –DEA or Data EnvelopmentAnalysis– to support the failure forecast. The simultaneoususe of models was intended to compare their respectiveconclusions and to look for inter-relations. We can say that theresulting models are satisfactory on the basis of their capacityfor prediction. Nevertheless, DEA contains significant pointsof criticism regarding its applicability to business failure.

Determinación del riesgo de fracaso financiero mediante la utilización de modelos paramétricos, de inteligencia artificial, y de información de auditoría

En este articulo aportamos evidencia empirica de prediccion del fallo financiero en empresas no financieras. Hemos desarrollado diversos modelos para la evaluacion del riesgo de fallo financiero en PYME. Contrastada la capacidad predictiva de modelos parametricos (analisis discriminante multivariante, LOGIT) comparando con la informacion aportada por la auditoria. Los modelos estan fundamentados en variables financieras relevantes y ratios, de logica financiera y en situaciones de estres. Examinamos una muestra aleatoria de empresas, comprobando la capacidad predictiva en distintos momentos del tiempo, verificando si los modelos muestran senales anticipadas de futuros eventos de fallo financiero, simulando el impacto de los costes de los errores de estimacion en funcion del modelo previsional. Los resultados sugieren que nuestros modelos son efectivos en el corto y medio plazo, ofreciendo mayor capacidad predictiva que las auditorias externas.