Predicción de resultados empresariales versus medidas no paramétricas de eficiencia técnica: evidencia para pymes de la Región de Murcia

Abstract

La predicción económica es plenamente útil cuando se enmarca dentro de un proceso de ayuda a la toma de decisiones, siendo éste el caso de la investigación sobre predicción de resultados empresariales, que ha sido objeto de diversos y variados enfoques. Algunos trabajos basados en modelos dinámicos autorregresivos de series temporales (Box Jenkins, 1976) y modelos de paseo aleatorio (random walk) han demostrado empíricamente que la predicción de resultados basada en el retardo de un periodo de la variable es un buen predictor para ejercicios futuros (Little, 1962; Ball y Watts, 1972). Posteriormente se han desarrollado otros modelos soportados en variables contables distintas del resultado, cuyo objetivo básico ha sido captar el componente transitorio del resultado que no perdura en el largo plazo (Ou, 1990). En este contexto se ha obtenido evidencia de que los componentes permanente y transitorio del resultado están influenciados por variables tales como el tamaño de las firmas y los tipos de productos, entre otros (Lev, 1983). El presente trabajo plantea una línea de investigación sobre predicción de resultados basada en el análisis de eficiencia técnica a partir de variables contables, utilizando para ello la técnica no paramétrica del análisis envolvente de datos -Data Envelopment Analysis (DEA)- (Charnes et al., 1978; Banker et al., 1984). A partir de una muestra de 472 pymes de la Región de Murcia para el periodo 1999-2002, se diseñó un modelo DEA para resultados de explotación basado en los consumos de recursos (gastos de explotación) generadores de output (ingresos de explotación). A continuación, se construyeron sendos modelos econométricos de predicción de resultados de explotación utilizando como regresores los índices de eficiencia y el resultado de explotación del año anterior. Nuestros resultados evidencian que las medidas de eficiencia obtenidas contribuyen de manera positiva y significativa a predecir el resultado de explotación del periodo siguiente, siendo consistentes con los obtenidos en otros trabajos realizados sobre empresas españolas de mayor tamaño (Abad et al., 2004).