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Title: Riesgo de quiebra en las pymes del Ecuador: Un análisis de predicción financiera
Authors: Villa Rivera, Lenin Gonzalo
Sabando Vera, David Leonardo, Director
Martín Moreno, Olga Cristina, Evaluador 1
Rodríguez Morales, Katia Lorena, Revisor 2
Keywords: Quiebra empresarial
Pymes
Modelos predictivos
Z-score de Altman
Sostenibilidad financiera
Issue Date: 2026
Publisher: ESPOL.FCSH
Citation: Villa Rivera L.G. (2026) Riesgo de quiebra en las pymes del Ecuador: Un análisis de predicción financiera [Proyecto Titulación] Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, 62 páginas
Abstract: Business bankruptcy is a phenomenon of great economic and social relevance due to its repercussions on owners, investors, creditors, and the market. In the Ecuadorian context, small and medium-sized enterprises (SMEs) represent a strategic sector due to their contribution to GDP and their role as generators of employment, although their financial vulnerability increases the risk of insolvency. This study analyzed the financial statements of SMEs from 2021 to 2023 using statistical prediction models, finding that Altman's Z-score model offers the greatest accuracy, followed by the Pascale and Springate models. The main factors associated with bankruptcy were portfolio management, collection periods, sales turnover, and financial burden, in addition to solvency, liquidity, and profitability indicators. It is concluded that the implementation of predictive models together with strategic management and monitoring of indicators contribute to strengthening the sustainability and resilience of SMEs in the national economy. Keywords: business bankruptcy, SMEs, predictive models, Altman Z-score, financial sustainability
Description: La quiebra empresarial constituye un fenómeno de gran relevancia económica y social debido a sus repercusiones en propietarios, inversionistas, acreedores y el mercado. En el contexto ecuatoriano, las pequeñas y medianas empresas (Pymes) representan un sector estratégico por su aporte al PIB y por ser generadoras de fuentes de empleo; aunque su vulnerabilidad financiera incrementa el riesgo de insolvencia. Este estudio analizó estados financieros de Pymes durante 2021 a 2023 mediante modelos estadísticos de predicción, encontrando que el modelo Z-score de Altman ofrece la mayor precisión, seguido de los modelos de Pascale y Springate. Los principales factores asociados a la quiebra fueron la gestión de cartera, periodos de cobranza, rotación de ventas y carga financiera, además de indicadores de solvencia, liquidez y rentabilidad. Se concluye que la implementación de modelos predictivos junto con la gestión estratégica y monitoreo de indicadores contribuyen a fortalecer la sostenibilidad y resiliencia de las Pymes en la economía nacional.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68852
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