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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorNavarrete Chávez, Fausto Francisco-
dc.contributor.authorOrozco Almache, Nayeli Viviana-
dc.date.accessioned2024-07-25T19:39:48Z-
dc.date.available2024-07-25T19:39:48Z-
dc.date.issued2023-11-07-
dc.identifier.citationOrozco Almache, Nayeli Viviana. (2023). Analisis comparativo de los modelos de predicción de Quiebra Altman Z-Score y Springate en la empresa “Tugalt” de la ciudad de Riobamba, año 2023. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobambaes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/22356-
dc.descriptionLa realización del análisis comparativo de los modelos de predicción de Quiebra Altman Z-Score y Springate en la empresa Tugalt de la ciudad de Riobamba, año 2023 debido que no se han aplicado dentro de la empresa modelos predictivos que ayuden a conocer si la organización tendrá problemas de quiebra ya sea a corto o mediano plazo. Con el objetivo de determinar el estado de la empresa en los periodos prepandemia, durante la pandemia y el proceso de recuperación comprendido por los años 2021 y 2022, en el cual mediante el análisis de los datos determinar el modelo con mayor eficiencia. La metodología de la investigación se utilizó el enfoque de investigación cualitativo y cuantitativo siendo este un estudio de carácter transversal en el cual las fuentes de investigación fueron las encuestas realizadas a los colaboradores de Tugalt, estados financieros e información bibliográfica. Tras aplicar los modelos de predicción de quiebra se determinó que el modelo que se apega a la realidad empresarial es Altman Z´-Score en el que se determinó que la empresa se encuentra en “zona gris” lo que indica que se encuentra en peligro de insolvencia empresarial. Mediante el análisis de los indicadores de los modelos de predicción de quiebra empresarial la empresa Tugalt de ciudad de Riobamba podrá efectuar con mayor eficiencia la toma oportuna y adecuada de decisiones que permitan mitigar los riesgoses_ES
dc.description.abstractCarrying out the comparative analysis of the Altman Z-Score and Springate Bankruptcy prediction models in the Tugalt company in the city of Riobamba, the year 2023 because predictive models have not been applied within the company that helps to know if the organization will have bankruptcy problems either in the short or medium term. With the objective of determining the state of the company in the pre-pandemic periods, during the pandemic, and the recovery process included in the years 2021 and 2022, through data analysis, determine the most efficient model. The research methodology used the qualitative and quantitative research approach, this being a cross-sectional study in which the research sources were the surveys carried out with Tugalt collaborators, financial statements and bibliographic information. After applying the bankruptcy prediction models, it was determined that the model that adheres to business reality is the Altman Z'-Score in which it was determined that the company is in the "gray zone", which indicates that it is in danger of bankruptcy—business insolvency. By analyzing the indicators of the business bankruptcy prediction models, the Tugalt company in the city of Riobamba will be able to more efficiently make timely and appropriate decisions that allow mitigating riskses_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFADE;22T01105-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectINSOLVENCIAes_ES
dc.subjectPREDICCIÓN DE QUIEBRAes_ES
dc.subjectALTMAN Z-SCOREes_ES
dc.subjectSPRINGATEes_ES
dc.subjectINDICADORES FINANCIEROSes_ES
dc.titleAnalisis comparativo de los modelos de predicción de Quiebra Altman Z-Score y Springate en la empresa “Tugalt” de la ciudad de Riobamba, año 2023es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalChafla Granda, Jorge Luis-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Finanzas; Licenciado/a en Finanzas

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