Predicción de clasificaciones de riesgo de empresas chilenas con ratios financieros, usando análisis discriminante

The risk classifications are very important as an element that reflects the risk related to the operations with the different companies considering this risk influences the returns that may be required by the investors, so the objective of this research is to select a set of financial ratios that allow to correctly predict about 70% of the risk classifications of Chilean companies; demonstrating at the same time, that it is possible to predict such classifications, by means of financial ratios. The analysis is respectively and applying the statistical technique of Discriminant Analysis with statistical software, Statgraphics Centurion XVI. The results show that when using the ratios of: working capital / total assets, current ratio, debt ratio, long-term debt / capital, return on assets, and EBITDA margin, it is possible to correctly predict 88.89% and 94, 12% of the risk classifications assigned to companies, for the periods under study. It is, therefore, possible to affirm that the use of financial ratios for the correct prediction of risk classifications is effective, based on the fact that these are based on public financial information, which is later complemented with other kind of information. developed using a sample of 18 and 17 companies, which issued corporate bonds in 2012 and 2013Las clasificaciones de riesgo han resultado de gran importancia, como elemento que refleja el riesgo que significa efectuar operaciones con las distintas empresas, influye en los rendimientos que pueden exigir los inversionistas de las mismas, por lo que el objetivo de esta investigación es seleccionar un conjunto de ratios financieros que permita predecir correctamente sobre el 70% de las clasificaciones de riesgo de empresas chilenas; demostrando a la vez, que es posible predecir dichas clasificaciones, mediante ratios financieros. El análisis se desarrolla utilizando una muestra de 18 y 17 empresas, que colocaron bonos corporativos en los años 2012 y 2013 respectivamente y aplicando la técnica estadística de Análisis Discriminante con el software estadístico, Statgraphics Centurion XVI. Los resultados muestran que al utilizar los ratios de: capital de trabajo/activos totales, razón circulante, razón endeudamiento, deuda largo plazo/capital, retorno sobre los activos, y margen EBITDA, es posible predecir correctamente un 88,89% y 94,12% de las clasificaciones de riesgo asignadas a las empresas, para los periodos en estudio. Es, por tanto, posible afirmar que el uso de ratios financieros para la correcta predicción de clasificaciones de riesgo es efectivo, fundamentando en que éstos están basados en información financiera pública, que posteriormente se complementa con otro tipo de información