Estadística multivariada aplicada a la clasificación de empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores
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1 mars 2021
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Razones financieras estadística multivariada análisis de componentes principales análisis clusterSujets proches
Statistical data Statistical analysis Statistical methods Statistical science Businesses Firms Companies Enterprises Business organizations Organizations, Business Compañías Empresas industriales Firmas Ciencia estadística Estadística teórica Teoría estadísticaCiter ce document
Carlos Cristian De la Rosa Flores et al., « Estadística multivariada aplicada a la clasificación de empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores », Revista mexicana de economía y finanzas, ID : 10670/1.y8bzxx
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Résumé
Resumen El objetivo fue evidenciar la eficacia de la estadística multivariada para compactar, analizar y clasificar información obtenida de indicadores de desempeño financiero. Se aplicó un análisis de componentes principales (ACP), justificado por la prueba de medida Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Barlett, a 14 razones financieras de cada una de las 21 empresas seleccionadas por medio de un muestreo probabilístico, que cotizaron en la Bolsa Mexicana de Valores durante el año 2017, para finalmente aplicar un análisis cluster jerárquico y otro no jerárquico. En los resultados se obtuvieron 3 componentes principales capaces de resumir la variabilidad total en un 76% con lo que se logró hacer una clasificación de menor a mayor nivel de liquidez, rentabilidad y actividad, además de formar clusters de empresas en relación a la semejanza de su desempeño financiero. Sugerimos replicar esta investigación en empresas que cotizan en otros mercados, tales como el NYSE o el NASDAQ. Se concluye que la estadística multivariada es capaz de generar información financiera más compacta, optimizando la toma de decisiones por parte de inversionistas.