Tesis - Licenciatura en Finanzas (Sin Restricción)

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Browsing Tesis - Licenciatura en Finanzas (Sin Restricción) by Subject "Comercio"

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    Determinantes de error y sesgos en proyecciones financieras de ingresos ordinarios en la emisión de títulos de obligaciones a largo plazo de renta fija en el mercado ecuatoriano
    (PUCE - Quito, 2025) Reinoso Cedeño, Leonardo; Petrovic, Nikola
    El presente estudio tiene como finalidad analizar los factores que inciden en el error y sesgo de las proyecciones de ingresos ordinarios incluidas en los prospectos de oferta pública de obligaciones a largo plazo emitidas en el mercado de valores ecuatoriano. Basado en un marco teórico que combina la teoría de la agencia, la contabilidad positiva y la economía conductual, al igual que evidencia empírica de investigaciones previas, se plantearon cinco hipótesis relacionadas con variables como el endeudamiento la variabilidad de ingresos, la experiencia emisora, el tamaño empresarial y el horizonte temporal de proyección. La muestra comprendida por 364 emisiones realizadas entre 2014 y 2022, recopilando información de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros y de la Bolsa de Valores de Quito. Se definieron como variables dependientes el Error Absoluto de Proyección (EPA) y el Sesgo de Proyección (SP), y se aplicaron modelos de regresión lineal múltiple en STATA para cada uno de los tres años proyectados. Los resultados evidencian que la variabilidad histórica de ingresos es el factor más consistente y significativo para explicar tanto errores como sesgos en las proyecciones, seguido por el tamaño de la empresa (negativamente asociado al error en el primer año), así también se identificó que la proximidad de la emisión al cierre fiscal influye en el error del segundo año, y que las empresas de los sectores manufactura y comercio presentan, en promedio, menores errores y sesgos. Concluyendo así que la calidad de las proyecciones de ingresos ordinarios está estrechamente vinculada a la estabilidad histórica de los ingresos, al tamaño de la emisora y a factores sectoriales, lo que implica que una adecuada gestión de supuestos y un mayor grado de transparencia en la metodología podrían reducir distorsiones