PATRICIA LORENA ABRIL MENA

1. DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y DE COMERCIO DETERMINANTES DE ENDEUDAMIENTO PARA EL SECTOR INDUSTRIAL MANUFACTURERO ECUATORIANO PARA EL PERIODO 2005-2010 INGENIERÍA EN FINANZAS Y AUDITORÍA PATRICIA LORENA ABRIL MENA DIRECTOR: ING. LUIS SIMBAÑA CODIRECTORA: ECO. YOLANDA FLORES

2. CAPÍTULO IASPECTOS GENERALES

3. ANTECEDENTES

4. ORIGEN A LA INDUSTRIA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL AGRICULTURA

5. Manufacturero 106.507 empleados Comercio 108.971 empleados INEC en las estadísticas del censo económico 2010 53,93% 10,36%. El que mas apoya El 44% de los productos exportados Boletín de comercio exterior marzo 2012 Instituto de promoción de exportaciones e inversiones, 2012 INEC que es del año 2008

6. INTRODUCCIÓN

7. Sector manufacturero Erradicar la pobreza Se caracteriza Desempleo B.C.E 5.07% 4.60% Producción Al inicio Falta tecnología Manufactura con menos tecnología Monopolios del sector Superintendencia de compañías, 2011

8. OBJETIVOS

11. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

12. No todos los sectores se han desarrollado. Definir los Determinantes de endeudamiento Se lo considera generador de empleo e ingresos Contribuyan a mejorar la actividad financiera

13. HIPÓTESIS

15. CAPÍTULO IIMARCO TEÓRICO

16. Explicar la composición de capital Existen teorías PeckingOrder (Jerarquización financiera) Trade Off (Equilibrio de la estructura financiera) Restricciones Preferencias de financiación de las empresas. Buscan equilibrio entre los beneficios y costos de la deuda. Deuda no objetivo Trata tolo lo que puede impedir el progreso hacia la maximización de fondos. Le caracteriza el escudo tributario Nivel de deuda: diferencia entre inversión y beneficios Pago de intereses de la deuda Generar dinero, invertir, costo de generar dinero Myers

17. CAPÍTULO IIIDETERMINACIÓN METODOLÓGICA

18. Determinantes de endeudamiento Mato Menéndez Verona

23. TIPOS DE DATOS

24. Diaria, semanal, mensual, trimestral, anual Censo poblacional En un intervalo de tiempo se observan las mismas unidades

25. MÉTODO DE ANÁLISIS DE DATOS

26. REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Se basa en la dependencia que tiene la variable dependiente frente a varias variables independientes Mínimos cuadrados Conocer la relación que existe entre las variables que son objeto de estudio

27. MODELO

28. MODELO Porcentaje de error Variables no consideradas Coeficientes

29. CAPÍTULO IVDESARROLLO DEL MODELO

30. Balances 2005-2010 Comandos Rápida Adapta

31. Base de datos

32. Base I: SECTORES EN GENERAL 42 observaciones, 7 grupos o paneles, las observaciones mínimas son 6, máximas 6 y un promedio de 6 Modelo 1. Regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios. Elaborado por: Autora Regresión de mínimos cuadrados ordinarios.- Consiste en hacer mínima la suma de los cuadrados de las distancias entre los valores observados y los valores ajustados por el modelo de regresión.

33. Modelo 2. Regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios Robusto. Elaborado por: Autora Los coeficientes están sesgados y para eliminar estos sesgos se utiliza robust, Robust.- Se dice que un estimador, es robusto si su distribución muestral no se ve seriamente afectada por valores que no concuerdan con las suposiciones de la muestra.

34. Consolidado Modelo 1 y Modelo 2 Elaborado por: Autora

35. Test de Hausman Se emplea Efectos fijos Efectos aleatorios Los mismos datos en el tiempo Tiene que ser > 0,05 Nivel de significancia 95% Tiene que ser < 0,05 0,0106 la cual es menor a 0.05

36. Modelo 4. Regresión lineal de mínimos cuadrados con efectos fijos y robusto Elaborado por: Autora Luego corregimos el sesgo de estos coeficientes y nos da el modelo 4 que ya viene completo con efectos fijos y robusto, este es el modelo estrella, el que se va analizar

37. Con el modelo 4 se realizan combinaciones con variables Elaborado por: Autora

38. Base II: SECTOR INDUSTRIAL MANUFACTURERO 323 observaciones, 65 grupos o paneles, las observaciones mínimas son 3, máximas 5 y un promedio de 4.9 Modelo 1. Regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios. Elaborado por: Autora

39. Modelo 2. Regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios Robusto. Elaborado por: Autora

40. Consolidado Modelo 1 y Modelo 2 Elaborado por: Autora

41. Modelo 4. Regresión lineal de mínimos cuadrados con efectos fijos y robusto Elaborado por: Autora

42. Con el modelo 4 se realizan combinaciones con variables Cuadro 4.7: Consolidado de los modelos eliminando variables Fuente: Superintendencia de Compañías Elaborado por: Autora R2 Coeficiente de correlación múltiple Asociación lineal perfecta entre variables

43. CAPÍTULO VCONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

44. CONCLUSIONES

45. CONCLUSIÓN : 106.507 personas

46. CONCLUSIÓN :

47. CONCLUSIÓN :

48. CONCLUSIÓN :

49. CONCLUSIÓN :

50. CONCLUSIÓN :