Projection of economic and financial results in banana Smes: from a predictive approach

Authors

DOI:

https://doi.org/10.62452/vb70gx78

Keywords:

Banana, models, prediction, economic - financial analysis, performance

Abstract

The evaluation of the current and future economic-financial situation of an organization for an adequate decision-making that responds to the objectives for which they were constituted, is not an easy task for managers. A tool that assesses the observed and expected performance of a company is the economic-financial analysis. Hence, the purpose of the proposal is to carry out an assessment of different processes for economic-financial analysis as a prediction in Ecuadorian banana SMEs, based on the importance of this activity in sustainable production and development. The methodological framework presents a qualitative approach that facilitated the analysis of the theoretical aspects related to the object of study. The type of research used is exploratory with a descriptive scope as a result of the documentary review. According to the results, the predictive models used in the economic-financial analysis start from the referred univariate models, up to the multivariate ones; The purpose of which is the correct detection of financial variables that estimate a possible failure situation, both for the protection of economic interests and for the effective management of the company.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Altman, E. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.

Baque Cantos, M., Cedeño Chenche, B., Chele Chele, J., & Gaona Obando, V. (2020). Fracaso de las pymes: Factores desencadenantes, Ecuador 2020. FIPCAEC, 5(4), 3-25.

Bohórquez Medina, N., & López Cajas, A. (2018). Fuentes de financiamiento para pymes y su incidencia en la toma de decisiones financieras. Observatorio de la economía latinoamericana, 1-11. Obtenido de https://www.eumed.net/rev/oel/2018/09/pymes-decisiones-financieras.html

Capa Benítez, L., Capa Benítez, X., & Ollague Valarezo, J. (2018). Estructura de capital en las pequeñas y medians empresas bananeras de la provincia de El Oro. Universidad y Sociedad, 10(2), 294-303.

Cedeño Chóez, P. (2016). Aplicación de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) en Ecuador, caso PyMEs de la construcción en la ciudad de Manta. Revista Dominio de las Ciencias, 2(1), 44-62.

Ecuador. Corporación Financiera Nacional. (2020). Ficha sectorial: Banano y plátano. Subgerencia de Análisis de Productos y Servicios. CFN. https://www.cfn.fin.ec/wp-content/uploads/downloads/biblioteca/2020/ficha-sectorial-4-trimestre-2020/FS-Banano-4T2020.pdf

Ecuador. Ministerio de Agricultura y Ganadería. (2020). Boletín Situacional Banano 2020. MAG. https://sipa.agricultura.gob.ec/index.php/comercioexterior

Fornero, R. (2017). Fundamentos de análisis financiero. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Económicas.

Guamán Guevara, M., Saltos Cruz, J., & Cambisaca Robalino, J. (2020). Medición de los resultados económicos en el sector bananero en la provincia de los Ríos, Ecuador. Revista Universidad, ciencia y tenología, 24(97), 26-33.

Hurtado García, K., García Bravo, M., Hidalgo Achig, M., Hidalgo Achig, M., Guerrero Chicaiza, N., & Scrich Vázquez, A. (2019). Metodología para el uso de las normas internacionales de información financiera en Ecuador. Revista Espacios, 40(11), 2.

Jinjarak, Y., & Wignaraja, G. (2016). An Empirical Assessment of the Export—Financial Constraint Relationship: How Different are Small and Medium Enterprises? World Development, 79(C), 152-163.

Llano Monelos, P., Piñeiro Sánchez, C., Rodríguez López, M. (2016). Predicción del fracaso empresarial. Una contribución de la síntesis de una teoría mediante el análisis comparativo de distintas técnicas de predicción. Estudios de Economía, 13(2), 163-198.

Manzaneque Lizano, M., Banegas Ochovo, R., & García Pérez de Lema, D. (2010). Diferentes procesos de fracaso empresarial. Un análisis dinámico a través de la aplicación de técnicas estadísticas clúster . Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 19(3), 67-88.

Nogueira Rivera, D., Medina León, A., Hernández Nariño, A., Comas Rodríguez, R., & Medina Nogueira, D. (2017). Análisis económico-financiero: talón de Aquiles de la organización. Caso de aplicación. Ingeniería Industria, 38(1), 106-115.

Ochoa González, C., Sánchez Villacres, A., Andocilla Cabrera, J., Hidalgo Hidalgo, H., & Medina Hinojosa, D. (2018). El análisis financiero como herramienta clave para una gestión financiera eficiente en las medianas empresas comerciales del Cantón Milagro. Revista Observatorio de la Economía Latinoamericana. https://www.eumed.net/rev/oel/2018/04/analisis-financiero-ecuador.html

Oliveros Delgado, J., & Vargas Duque, N. (2017). Diagnóstico financiero de la Pequeña y Mediana Industria aplicando gerencia de valor. Revista Venezolana de Gerencia, 22(79), 486-505. doi:10.37960/revista.v22i79.23035

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. (2020). Análisis del mercado de banano: Resultados preliminares 2019. Informe, Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. Obtenido de http://www.fao.org/economic/est/

Romero Espinosa, F., Melgarejo Molina, Z., & Vera Colina, M. (2015). Fracaso empresarial de las pequeñas y medianas empresas (pymes) en Colombia. Suma de Negocios, 6(13), 29-41.

Santos Santo, C., & León Saltos, A. (2019). La medición de los resultados sociales en el sector bananero; un estudio de corte transversal en la provincia de Los Ríos, República del Ecuador. Revista Universidad, Ciencia y Tecnología, 23(93), 107-118.

Saritama, J. (2017). Cómo influye el financiamiento en los estados financieros proyectados. (Examen complexivo). Universidad Técnica de Machala.

Downloads

Published

2022-01-01

How to Cite

Álvarez Perdomo, P. E. ., & Tamayo Saborit, M. . (2022). Projection of economic and financial results in banana Smes: from a predictive approach. Revista Metropolitana De Ciencias Aplicadas, 5(1), 29-38. https://doi.org/10.62452/vb70gx78