2.4.1. 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 m�s precisi�n qu� empresas se dirig�an 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 ampli� el an�lisis univariable al introducir por primera vez m�ltiples predictores de quiebra mediante el An�lisis Discriminante M�ltiple (MDA). A trav�s de los a�os Altman ha llegado a ser considerado por gran n�mero de expertos como el investigador que m�s ha contribuido al desarrollo de la relativamente nueva teor�a 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 investigaci�n y que continua desarrollando la �Zeta Services Inc.�, una de las principales firmas que comercializa sistemas que contribuyen a la investigaci�n del an�lisis del fracaso empresarial en los Estados Unidos. Otras que tambi�n 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 trav�s de la revista � Studies in Banking and Finance� (North Holland; Vol. 8, No.2), Altman edit� una serie de 20 art�culos que intentaron perfeccionar el modelo para medir el riesgo de las compa��as (�Company and Country Risk Models�). Estos estudios se hicieron en pa�ses altamente industrializados como: Alemania, Australia, Francia, Italia, Israel, Jap�n y el Reino Unido. Para 1988, en esta misma revista (Vol. 7) se volvieron a editar otras investigaciones realizadas en pa�ses con econom�as emergentes tales como: Espa�a, Finlandia, Grecia, India, Malasia, Singapur, Turqu�a y Uruguay. Sin embargo, para esas fechas �nicamente las autoridades de Malasia estaban utilizando el modelo predictivo de Altman con una base de datos en tiempo real.

Posteriormente, durante sus investigaciones en M�xico con Hartzcel y Peck (1995), Altman adapt� el modelo original de su Z-Score para econom�as emergentes con el fin de proponer un nuevo indicador global predictivo exclusivo para este tipo de mercados. A este nuevo indicador lo denomin�: �Emerging Market Scoring Model� (EMS Model) .

Seg�n el propio Altman, lo anterior obedeci� al hecho de que para el otorgamiento de cr�ditos en los mercados emergentes, el an�lisis financiero tradicional deber�a de realizarse de forma similar a como se hace, por ejemplo, en los Estados Unidos. Sin embargo, este autor reconoci� que la realidad indicaba que en los pa�ses emergentes exist�a una serie de riesgos adicionales cuantitativos que el an�lisis tradicional no consideraba. Tal era el caso del riesgo de la moneda y el riesgo industrial que impedia frecuentemente construir un modelo espec�fico para la muestra de empresas ubicadas en las econom�as emergentes. A partir de esto propuso que el tipo de an�lisis ten�a que modificarse.

En general los trabajos de Altman se fueron desarrollando bajo un nuevo entorno tecnol�gico que se inici� a finales de los a�os sesenta cuando se cont� con un uso m�s significativo de las computadoras y el grado de maduraci�n de las escuelas estad�sticas repercuti� directamente en el desarrollo de las t�cnicas multivariables. Por eso Altman consigui� resultados sorprendentes al aprovechar las ventajas del an�lisis tradicional de ratios sin fundamentos simplistas y combin�ndolos con las t�cnicas estad�sticas m�s sofisticadas.

En su primer estudio multivariable relacion� un conjunto de variables mediante una funci�n que explicar� su comportamiento y se orientaran principalmente a la predicci�n de quiebras. Concluy� que existen relaciones entre los ratios financieros, y que el uso de un s�lo ratio como indicador de empresas fracasadas, es susceptible de interpretaci�n defectuosa o err�nea si el ratio en cuesti�n es disfrazado por otros ratios, los cuales pueden indicar una gran diferencia de probabilidad de quiebra. Por ejemplo, dec�a, 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 �l estas tend�an a ser menos probables de realizarse si estaban basadas sobre el an�lisis simult�neo 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, desarroll� la funci�n 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�. Aqu� la definici�n de la variable dependiente se bas� en el hecho de que la empresa estuviera en un procedimiento concursal, es decir, amparada sobre el Cap�tulo X del �National Bankruptcy Act� de los Estados Unidos.

Para su investigaci�n de 1968 seleccion� una submuestra de 33 empresas que fueron a la quiebra y otra submuestra de 33 empresas sin quiebra de tama�o medio y del sector manufacturero que cotizaban en la bolsa de valores durante el per�odo de 1946-1965. La selecci�n de la muestra se hizo de acuerdo a dos criterios que fueron: a) considerando el tipo de industria al que pertenec�a la empresa; y b) de acuerdo al tama�o de los activos de la empresa. La media del tama�o de los activos de las empresas fracasadas muestreadas fue de 6.4 millones de d�lares, con un rango entre los 700 mil hasta los 25.9 millones de d�lares. La media de los activos de las empresas sanas que continuaban operando hasta 1966 fue de 9.6 millones de d�lares, cuyos rangos se ubicaron entre 1 a 25 millones de d�lares.

Posteriormente, cada empresa fracasada fue emparejada con otra no fracasada, considerando la homogeneidad entre su tama�o y sector, pues se trat� de evitar los efectos de distorsi�n de ambos factores en los resultados.

Para la selecci�n de las variables independientes, inicialmente Altman integr� un grupo de 22 ratios que fueron aplicados a ambas submuestras de empresas. La selecci�n 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 an�lisis.

Los 22 ratios fueron reducidos a cinco factores que median: la rentabilidad, actividad, liquidez y solvencia. Este �ltimo factor (variable independiente X4) era en realidad el apalancamiento financiero, pues se refer�a a aquellas operaciones financieras rentables efectuadas con prestamos (relaci�n deuda / capital propio; o la relaci�n endeudamiento / medios propios) Es decir, se trataba de la compra de activos a cambio de emisi�n de obligaciones.

Para Altman los cinco factores mostraron ser las mejores combinaciones para el discriminante entre empresas en quiebra y empresas sin quiebra. Sin embargo, este autor no indic� con base a que dividi� en cinco categor�as su modelo, y si en realidad dichas categor�as eran las m�s representativas en su conjunto e independientes entre s� para predecir una quiebra. Tambi�n en su primer trabajo llama la atenci�n que de los veintid�s ratios seleccionados no se consider� al ratio de cash flow / deuda total, el cual hab�a proporcionado buenos resultados de clasificaci�n en los estudios de Beaver y en otros trabajos posteriores. Seg�n Altman, esto se debi� a la dificultad que existi� para obtener bases de datos que incluyeran la amortizaci�n.

Con respecto a las bases de datos, y que constituyen una de las principales cr�ticas a su primer trabajo, Altman seleccion� los estados financieros del �Moody�s Industrial Manual� del �ltimo cierre de ejercicio antes de la solicitud de quiebra. El promedio entre la fecha de cierre y la solicitud de quiebra fue de 7.5 meses. Para algunos analistas, la no contemplaci�n del problema del retraso en la disponibilidad de datos dio como resultado que el plazo medio de tiempo representativo de un a�o previo al fracaso fuera inferior con respecto al de otros trabajos en donde se consider� como �ltimo a�o, aquel cuyos estados financieros resultaron disponibles con anterioridad.

En cuanto al proceso de su investigaci�n, �sta involucr� las siguientes cuatro etapas:

1. Observaci�n de la significancia estad�stica de varias combinaciones de ratios incluyendo las contribuci�n estad�stica relativa de los ratios individuales.

2. El an�lisis de intercorrelaciones entre ratios.

3. El an�lisis de la exactitud de predicci�n de varias combinaciones de ratios.

4. El juicio del an�lisis sobre los resultados obtenidos.

Este proceso dio como resultado la inclusi�n de los cinco ratios en la funci�n discriminante con los que Altman construy� la puntuaci�n �Z-Score�, que es considerada por gran n�mero de acad�micos como uno de los mejores modelos te�ricos de predicci�n de quiebras (ver cuadro 2.6.).

El an�lisis discriminante m�ltiple fue seleccionado como el m�todo de an�lisis estad�stico. La primera ventaja de utilizar el MDA sobre el an�lisis univariable es que el primero analizaba el perfil completo de las caracter�sticas simult�neamente y no s�lo individualmente.

La experiencia con este modelo llev� a su autor a la conclusi�n de que puntuaciones Z-Scores inferiores a 1.81 indicaban una probabilidad elevada de quiebra. En cambio, puntuaciones superiores a 3.00 indicaban una escasa probabilidad de quiebra. Altman denomin� "la zona de ignorancia" al rango comprendido entre 1.81 y 2.99.

Al analizar a las empresas que cayeron dentro de la zona de ignorancia, Altman razon� que utilizando una Z-Score de 2.675 daba como resultado el n�mero m�s bajo de errores para clasificar a una empresa entre quiebra y no quiebra. Seg�n �l, este punto medio de la Z-Score pod�a tener aplicaciones pr�cticas para la evaluaci�n de los pr�stamos, pues indicaba cuales empresas presentan poca capacidad de evaluaci�n y cuales empresas garantizaban una capacidad de evaluaci�n adicional por su posici�n fuera de la zona de ignorancia.

Respecto a los porcentajes de error de clasificaci�n, obtuvo en promedio un 5% para un a�o previo a la quiebra (tipo I = 6%; tipo II = 3%); un 17 % para dos a�os previos (tipo I = 28 %, y tipo II = 6 %). Sin embargo, para el tercero, cuarto y quinto a�o, los porcentajes de error se incrementaron significativamente, obteni�ndose 52 %, 71 % y 14 % respectivamente.

Despu�s de obtener estos resultados, Altman seleccion� una segunda submuestra de validaci�n compuesta por 25 empresas en quiebra, las cuales dieron como resultado un porcentaje de error general de s�lo el 4% un a�o previo a la quiebra. Para otra submuestra de 66 empresas fracasadas, aunque esta vez estas no estaban en quiebra, sino s�lo con agudos problemas financieros, se obtuvo un porcentaje de error del 21%, cinco a�os previos a la quiebra.

Volviendo a la muestra inicial, en donde obtuvo el 95 % de aciertos un a�o previo a la quiebra, el cuadro 2.7. nos permite ver el comportamiento de los a�os siguientes. Seg�n Altman, su modelo predictivo proporcionaba un pron�stico m�s exacto hasta dos a�os previos a la quiebra, pero conforme pasaban los a�os la exactitud tend�a a perderse.

Es muy importante hacer notar que para Altman la cuesti�n principal no radicaba en si la empresa ten�a que acabar forzosamente fracasando por tener unos niveles determinados en sus ratios, sino la importancia de su modelo radicaba en si sus s�ntomas eran similares a los de otras empresas que s� avanzaban o terminaban en un proceso de fracaso. Es decir, el modelo predictivo de Altman era de alerta y previsi�n.

Altman al defender su modelo hizo varias observaciones a otros trabajos como el de Deakin (1972), en el sentido de que �ste construy� una funci�n discriminante para cada a�o, en lugar de desarrollar la misma funci�n del primer a�o con las bases de datos de los otros a�os previos al fracaso.

En general, los cr�ticos del modelo Altman se�alaban que las variables independientes del modelo inicial no eran las m�s representativas. De ah� que posteriores estudios al seleccionar las variables independientes se apoyasen m�s en el trabajo de Beaver, y �nicamente para el aspecto metodol�gico se tomaba como referencia a Altman.

Por ejemplo, la variable X5 propuesta por Altman y que se refiere al factor de rotaci�n o eficiencia global de activos (ventas / activo total) fue considerado como un ratio no significativo en los modelos univariables, pues apenas ten�a capacidad de discriminaci�n. En cambio, en los modelos multivariables representaba la segunda variable independiente m�s importante de la funci�n. Seg�n Joy Tolleferson, esto se deb�a a un defecto metodol�gico en la medici�n correspondiente a las contribuciones individuales que son deducidas mediante los valores de los coeficientes estandarizados.

Tambi�n se cuestionaba mucho el problema que presentaba la variable X4 en aquellas empresas que no cotizan, pues varios analistas opinaban que al no cotizar en Bolsa la mayor�a de las firmas, la funci�n era poco pr�ctica al requerir indicadores del mercado de valores. Con respecto a la X4, Lizarraga (1993) opin� que exist�an dos importantes situaciones que fueron: a) El ratio X2 (beneficios retenidos / activo total), que recog�a el tipo de informaci�n de la X4; y b) el ratio X4 que no representaba un verdadero indicador del endeudamiento, a excepci�n de aquellas empresas que tuvieran una gran dependencia del mercado de valores y dada su vol�til cotizaci�n podr�a desvirtuar el sentido del ratio. Algunos estudios como los de Moyer (1977) hab�an logrado en la reestimaci�n eliminar a las variables X4 y X5.

Altman propuso entonces cambiar a datos contables el numerador de la variable X4 para aquellas empresas que no cotizaran en la bolsa y revisar la variable X5 para su posible eliminaci�n del modelo. A partir de las observaciones de Jhonson (1970) y Moller (1977), Altman lleg� a comprender algunas limitaciones y defectos en su modelo; sobretodo en lo tocante a lo pol�mica sobre la capacidad predictiva.

Otras desventajas del modelo, seg�n Jhonson (1970), se refer�an a la poca capacidad de los ratios financieros para llevar predicciones �ex ante�. En cambio, cuando las predicciones eran �ex post�, el modelo Altman tend�a a ser m�s exacto y se reconoc�an m�s las causas del fracaso a trav�s de los estados financieros. Sin embargo, el modelo no por eso pod�a diferenciar realmente a las empresas que iban a fracasar, ya que no todas las clasificadas como fracasadas llegaban a su fin.

El modelo predictivo tambi�n ten�a poca capacidad para captar la dinamicidad del proceso del fracaso empresarial, y los ratios por s� solos no ten�an la capacidad para describir el proceso din�mico de la quiebra, pues �ste hecho hasta la fecha es muy complejo en t�rminos cuantitativos y cualitativos. Tradicionalmente los ratios s�lo hab�an servido para los an�lisis comparativos est�ticos. El mismo Altman reconoci� el problema del dinamismo en estos modelos.

En general, los modelos como los de Altman, aunque hab�an demostrado que las empresas fracasadas y las sanas presentaban ratios diferentes, no hab�an demostrado estos concluyentemente que tuvieran poder predictivo (Jhonson 1970: p. 1168).

En cuanto a la variable dependiente, exist�a la pol�mica sobre la necesidad de delimitar la definici�n de fracaso, pues si s�lo se inclu�a un t�rmino, esto produc�a continuos errores de estimaci�n en el modelo. Por otra parte, si la definici�n se ampliaba a varios t�rminos, entonces el modelo era m�s exacto estad�sticamente pero m�s subjetivo para el mundo real.