Vol. 4 – Núm. 2 / Julio – Diciembre – 2023
Fortaleza financiera y eficiencia microeconómica: un estudio en
las cooperativas del segmento
Financial strength and microeconomic efficiency: a study of
cooperatives in the segment.
Solidez financeira e eficiência microeconômica: um estudo das
cooperativas do segmento de microfinanças.
Haro Sarango, Alexander Fernando
Instituto Superior Tecnológico España
alexander.haro@iste.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7398-2760
Gavilanes Carranza, Evelyn Alexandra
Universidad Técnica de Ambato
gevelyn8446@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1854-8125
Pico Lescano, Juan Carlos
Instituto Superior Tecnológico Pelileo
jcpico7@institutos.gob.ec
https://orcid.org/0000-0003-2627-9989
Navas Alcívar, Silvia Janeth
Universidad Técnica de Ambato
sj.navas@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-3193-102X
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v4/n2/281
Como citar:
Haro Sarango, A. F., Gavilanes Carranza, E. A., Pico Lescano, J. C., & Navas Alcívar, S. J.
(2023). Fortaleza financiera y eficiencia microeconómica: un estudio en las cooperativas del
segmento. Código Científico Revista De Investigación, 4(2), 1204–1220.
Recibido: 24/11/2023 Aceptado: 15/12/2023 Publicado: 31/12/2023
Código Científico Revista de Investigación Vol. 4 – Núm. 2 / Julio – Diciembre – 2023
1205
Resumen
Los diversos modelos de insolvencia esbozados a nivel mundial determinan que los gastos
operativos son uno de los elementos financieros que a mayor volumen adjudican una mayor
probabilidad de fracaso empresarial. Considerando esta premisa como punto de partida, el
estudio tiene como objetivo: evaluar la relación entre la eficiencia microeconómica y la
fortaleza financiera de las cooperativas de ahorro y crédito ecuatorianas del segmento 1. Para
su análisis, se subdividen en tres etapas metodológicas, la primera realiza una inferencia
correlacional con Pearson y prueba de significancia bilateral, la segunda, mediante un árbol de
clasificación, para ultimar, el método del vecino más próximo. En el elemento correlacional,
la variable eficiencia operativa es la única que no adjudica significancia bilateral, por
consiguiente, en los árboles de regresión, el nodo con mayor promedio se realiza con una
combinación entre Grado de absorción del Margen Financiero neto menor a (80,114) y
Eficiencia operativa mayor a (3,682) y esto converge en un promedio de Índice de
Capitalización Neta de 16,215, por último, en un diagrama conjunto en espacios predictores se
realiza la unificación de las tres variables considerando que, es necesario reducir en lo máximo
posible los gastos por personal, induciendo a una eficiencia administrativa en este campo.
Palabras claves: Solvencia, Eficiencia, Fortaleza financiera, Entidades financieras.
Abstract
The various models of insolvency outlined worldwide determine that operating expenses are
one of the financial elements that, the greater the volume, the greater the probability of business
failure. Considering this premise as a starting point, the objective of this study is to evaluate
the relationship between microeconomic efficiency and the financial strength of Ecuadorian
savings and credit cooperatives in segment 1. For its analysis, it is subdivided into three
methodological stages: the first is a correlational inference with Pearson and bilateral
significance test, the second, by means of a classification tree, and finally, the nearest neighbor
method. In the correlational element, the operating efficiency variable is the only one that does
not assign bilateral significance, therefore, in the regression trees, the node with the highest
average is realized with a combination between Net Financial Margin Absorption Degree less
than (80,114) and Operating Efficiency greater than (3, 682) and this converges in an average
Net Capitalization Index of 16.215, finally, in a joint diagram in predictor spaces, the
unification of the three variables is performed considering that it is necessary to reduce as much
as possible the personnel expenses, inducing an administrative efficiency in this field.
Keywords: Solvency, Solvency, Efficiency, Financial strength, Financial institutions.
Resumo
Os vários modelos de insolvência delineados em todo o mundo determinam que as despesas
operacionais são um dos elementos financeiros que, quanto maior o volume, maior a
probabilidade de falência da empresa. Considerando essa premissa como ponto de partida, o
objetivo deste estudo é avaliar a relação entre a eficiência microeconômica e a solidez
financeira das cooperativas de poupança e crédito equatorianas do segmento 1. A análise é
dividida em três etapas metodológicas: a primeira, usando inferência correlacional de Pearson
e teste de significância bilateral; a segunda, usando uma árvore de classificação; e a última,
usando o método do vizinho mais próximo. No elemento correlacional, a variável eficiência
operacional é a única que não atribui significância bilateral; portanto, nas árvores de regressão,
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o nó com a média mais alta é realizado com uma combinação entre o Grau de Absorção da
Margem Financeira Líquida menor que (80,114) e a Eficiência Operacional maior que (3, 682)
e isso converge em um Índice de Capitalização Líquida médio de 16,215. Finalmente, em um
diagrama conjunto em espaços preditores, a unificação das três variáveis é realizada
considerando que é necessário reduzir ao máximo as despesas com pessoal, induzindo uma
eficiência administrativa nesse campo.
Palavras-chave: Solvência, Eficiência, Força financeira, Instituições financeiras, Força
financeira.
Introducción
Las cooperativas de ahorro y crédito se caracterizan por adjudicar modelos de
gobernanza con mayor democracia y participación, inferida en el capital y los compromisos de
cada uno de los socios, toda esta configuración permite que se compartan las responsabilidades
promoviendo así mayores exigencias con base en cada comentario y requerimiento individual
que pasa a convertirse en asociativo (Zubiaurre et al., 2018). Sin embargo, el actual contexto
de complejidad, en conjunto con la globalización, genera consecuencias en la economía
productiva, la cual, va directamente relacionada con la economía financiera, asimismo, el
bienestar de las economías atestadas de recesiones se convierte en un impedimento para el
desarrollo, por ende, todos aquellos defectos de los modelos económicos y las malas
condiciones para un crecimiento son obstáculos para la sostenibilidad y fortaleza financiera,
sin contar con los elementos de decisiones internas y el mal planteamiento de las tácticas y
estrategias organizacionales (Cuello-Cojitambo et al., 2020; Haro-Sarango, 2021).
Es en esta última mención en la cual la investigación tomará turno; en términos de
gestión financiera, los complejos procesos de una entidad dedicada a las actividades
financieras, convendrá tener una planificación mucho más organizada para generar una
valoración adecuada de sus ingresos, debido a que su principal medio de trabajo es el dinero,
mediante esto, permite en cada una de sus operaciones eficiencia y eficacia, bajo este escenario,
logrará una correcta generación de valor minimizando todos aquellos elementos de riesgo y
promoviendo la solvencia (Roman & Acuña, 2022; Salazar et al., 2018).
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1207
Los diversos modelos de insolvencia esbozados a nivel mundial determinan que los
gastos operativos son uno de los elementos financieros que a mayor volumen adjudican una
mayor probabilidad de fracaso (Beaver, 1966). Si bien la mención tiene algo de razón, existen
algunas circunspecciones con respecto a la manufactura esbelta, administración de costos y
gastos, estructura financiera y económica que difieren en aquella afirmación, concluyendo que
muchos de los gastos operativos discretamente adecuados permitirán una solvencia y eficiencia
a largo plazo, minimizando los efectos de riesgo (Baca, 2017; Ticse, 2015).
Especificando en uno de los gastos más habidos en las entidades financieras,
concretamente en las cooperativas de ahorro y crédito, es decir, gastos en personal; Ureña &
Ubeda, (2008) argumenta que es uno de los recursos productivos más importantes de esta
actividad económica, debido a la alta ampliación de los canales de comercialización financiera,
donde predomina de forma intensiva la mano de obra, debido a la expansión territorial mediante
sucursales, empero, una gran cantidad de personal no significa eficiencia, solvencia ni
generación de valor, Bermeo & Párraga (2021) ratifica que es importante comparar entre la
inversión del personal y su eficiencia, si bien la plantilla de personal es sumamente importante
en una organización, es pertinente comparar la coyuntura que tiene en dicha organización o
hasta qué punto logra satisfacer las necesidades sin generar una vulnerabilidad en la solvencia
de la entidad.
Para ultimar, desde un enfoque de análisis estadístico en las entidades financieras, es
coherente considerar que la diversidad de la información no permite tener un conocimiento
generalizado del todo, por lo cual, es transcendental de forma constante que se realicen
investigaciones en diferentes conceptos con inferencia en sujetos homogéneos, que
condesciendan generar conocimiento específico, esto permite minimizar la incertidumbre
económica y controlar todos aquellos elementos que puedan direccionar a la pérdida de
solvencia o fracaso empresarial (Amaya, 2013; Gómez et al., 2019; Haro, 2021). Por todas las
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consideraciones antes mencionadas, el estudio tendrá como objetivo evaluar la relación entre
la eficiencia microeconómica en la fortaleza financiera de las cooperativas de ahorro y crédito
ecuatorianas del segmento 1.
Metodología
Diseño de investigación
Se procede a delimitar los encuadres investigativos basados en Álvarez-Risco (2020):
• Orientación: la consideración es básica debido a que se direcciona al aumento de
perspectivas de discernimiento sobre un tema y su realidad concreta.
• Alcance: es explicativo, porque estudia los problemas o factores mediante
elementos estadísticos y matemáticos que dan respuesta a la unificación entre
variables.
• Diseño: es no experimental, datos de panel, porque analiza las variables estudiadas
en diferentes ocasiones temporales estratificadas por sujetos de estudio.
• Direccionalidad: es retrospectivo, puesto que estudia un efecto causado en el
pasado y establece una referencia adaptada a las condiciones del presente.
Técnicas de recolección de datos
La recolección de datos corresponde a un enfoque retrolectivo, ya que usa fuentes
secundarias, específicamente de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS),
Información Financiera Mensual de las Cooperativas de Ahorro y Crédito (COAC´s) del
periodo 2022 segmentadas en meses. La información recolectada es la siguiente:
• Índice de Capitalización Neto (ICN_FkFi): cuanto más elevado es el indicador,
figura que la entidad está asumiendo un mayor beneficio a pesar de la
incertidumbre que podrían presentar los activos en riesgo.
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• Eficiencia operativa (EM_GoeTa): cuanto más elevado sea el indicador, representa
que la entidad está consignando ascendientes recursos para la administración de
sus activos.
• Grado de absorción del Margen Financiero neto (EM_GoMf): cuanto mayor es el
indicador, la entidad no forja los suficientes ingresos que puedan cubrir sus gastos
operativos.
• Eficiencia administrativa de personal (EM_GpeAp): cuanto mayor sea el indicador,
la entidad estaría consignando ascendientes recursos en personal para administrar
sus activos.
Por consiguiente, se detallan las etapas del estudio:
Etapa I. Análisis correlacional
El objetivo de esta etapa es observar el comportamiento individual del Índice de
Capitalización Neto frente a las perspectivas de la eficiencia microeconómica.
Correlación de Pearson
Es una medida de dependencia lineal que tiene por propósito derivar la correspondencia
o grado de asociatividad entre dos elementos aleatorios cuantitativos con un enfoque uniforme
bivariado conjunto (Lahura, 2003). El coeficiente determina que, sí es cercano o igual a (1) es
una correlación directa proporcional, (0) exterioriza que no hay asociatividad y/o correlación
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alguna, por último, sí es cercano a (-1) es inversamente proporcional; El coeficiente se define
por la siguiente ecuación:
Prueba de significación bilateral
Se contrasta como hipótesis nula la no existencia de asociación lineal; se determina la
ecuación:
Donde; u_r corresponde a la media del conjunto de datos r.
Etapa II. Modelo clasificatorio en árbol
El objetivo de esta etapa es estimar la combinación probabilística, univariada, bivariada
o multivariada sobre el Índice de Capitalización Neto frente a la eficiencia microeconómica
valorada en distribución por promedio.
Classification and Regression Trees (CART)
Un elemento algorítmico de Machine Learning que permite clasificar sets de datos; este
permite entrenar modelos alineando las variables en una categoría particular, el fundamento
circunda en el cálculo de una frontera de posibilidades que permita asignar categorías (Abedi
et al., 2022; Sarango et al., 2022).
Los árboles de clasificación y regresión son un procedimiento no paramétrico, es decir,
infiere que no requiera hipótesis con respecto al contingente de las variables, ya sean las
variables dependientes o independientes (Guisande y Vaamonde, 2012). El algoritmo de
particionamiento recursivo es el idóneo para la construcción del estadístico CART (Izenman,
2008).
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Sea la variable Y el término explicado, y p las variables predictoras x_1,x_2,x_3,…,x_p
continuas, mientras que, Y es netamente aleatoria y/o continua, esta metodología pretende
buscar la relación entre Y-x_(´p) con la finalidad de predecir el comportamiento de Y, en
términos matemáticos, se estima la probabilidad condicional de la variable explicativa-
aleatoria (Sepúlveda y Morales, 2013). Su ecuación es la siguiente:
Etapa III. Evaluación en espacios de predictores
El objetivo de esta etapa es evaluar la combinación probabilística multivariada sobre el
Índice de Capitalización Neto frente a la eficiencia microeconómica
Vecino más próximo
Es un método de clasificación perteneciente a la estratificación de modelos
supervisados que sirve para expresar funciones de densidad de las variables predictoras. Este
método estima funciones de probabilidad sobre un elemento x y su pertenencia a la clase C_j
(Rozas & Martínez, 2005).
Resultados y Discusión
En primera instancia se puntualiza descriptivamente a los sujetos de estudio:
Figura 1
Enfoque descriptivo-geográfico al segmento 1.
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Fuente: Visualizador de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria.
Para ser una cooperativa del segmento 1 es obligatorio que asuman activos mayores a
80'000.000,00 (dólares americanos). Al periodo de diciembre del 2022, existen 43 cooperativas
de ahorro y crédito; en comparación al 2021, ha existido un aumento de 5 entidades, en
términos relativos, 13,16%. Tomando como base al 2015, ha existido un crecimiento
significativo del sector cooperativo, del 55,81%, en términos absolutos 19 entidades, por otro
lado, la provincia donde hay más cooperativas es Tungurahua, ubicada en la zona 3,
perteneciente a la sierra ecuatoriana (ver Figura 1).
Consiguiente, se desarrolla la etapa I., la cual procura un análisis de los datos mediante
inferencia correlacional:
Tabla 1
Pearson y significancia bilateral.
Correlación de Pearson
1
,192
**
,879
**
-,097
Sig, (bilateral)
,000
,000
,051
N
405
405
405
405
Correlación de Pearson
,192
**
1
,147
**
-,134
**
Sig, (bilateral)
,000
,003
,007
N
405
405
405
405
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Correlación de Pearson
,879
**
,147
**
1
-,201
**
Sig, (bilateral)
,000
,003
,000
N
405
405
405
405
Correlación de Pearson
-,097
-,134
**
-,201
**
1
Sig, (bilateral)
,051
,007
,000
N
405
405
405
405
Nota: La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Considerando la variable Índice de Capitalización Neto (ICN_FkFi) se procede a
realizar las siguientes combinaciones univariables mediante la correlación de Pearson (ver
Tabla 1):
Eficiencia operativa (EM_GoeTa): adjudica una relación inversamente proporcional de
0,097 y, en términos de significancia, con un p-valor de 0,051 se ratifica que entre estas
variables no existe una relación bilateral.
Grado de absorción del Margen Financiero neto (EM_GoMf): adjudica una relación
inversamente proporcional de 0,134 y, en términos de significancia, con un p-valor de 0,007
se ratifica que entre estas variables existe una relación bilateral.
Eficiencia administrativa de personal (EM_GpeAp): adjudica una relación
inversamente proporcional de 0,201 y, en términos de significancia, con un p-valor de 0,000
se ratifica que entre estas variables existe una relación bilateral.
Posteriormente, se realiza la etapa II., donde se itera considerando árboles CHART:
Tabla 2
Resumen de ganancia para los nodos.
Nodo
N
Porcentaje
Media
6
51
12,6%
16,2146%
5
70
17,3%
12,8554%
4
81
20,0%
11,6796%
2
81
20,0%
11,3924%
3
122
30,1%
9,9218%
Nota: Métodos de crecimiento: CHAID; Variable dependiente: ICN_FkFi.
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Realizando una estratificación entre nodos, se puede deducir que el tercero es el que
tiene mayor cantidad de sujetos de estudio, confiriendo una media de Índice de Capitalización
Neto de 9,92%, mientras que, el nodo que posee menor volumen de sujetos de estudio, es decir,
el sexto, posee una media de 16,21%, en retrospectiva son perspectivas inversas (ver Tabla 2).
Figura 2
Árbol de clasificación CHART.
Nota: Métodos de crecimiento: CHAID; Variable dependiente: ICN_FkFi.
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Se procede a especificar los caminos por nodos (ver Figura 2):
• Nodo 2: considerando EM_GoMf en un rango de (80,114 – 90,091) se puede
obtener un promedio de ICN_FkFi 11,392.
• Nodo 3: considerando EM_GoMf en un rango de (90,091 – 102.643) se puede
obtener un promedio de ICN_FkFi 9,922.
• Nodo 4: considerando EM_GoMf mayor a (102,643) se puede obtener un promedio
de ICN_FkFi 11,680.
• Nodo 5: considerando EM_GoMf menor a (80,114) y EM_GoeTa menor a (3,682)
se puede obtener un promedio de ICN_FkFi 12,855.
• Nodo 6: considerando EM_GoMf menor a (80,114) y EM_GoeTa mayor a (3,682)
se puede obtener un promedio de ICN_FkFi 16,215.
Por último, se procede a desarrollar la etapa III., donde en un espacio de predictores se
realiza una conjunción entre las variables de estudio:
Tabla 3
Resumen del procesamiento de los casos.
N
Porcentaje
Muestra
Entrenamiento
284
70.1%
Reserva
121
29.9%
Válidos
405
100.0%
Excluidos
0
Total
405
Nota: Métodos de crecimiento: CHAID; Variable dependiente: ICN_FkFi.
La evaluación en espacios de predictores se realiza con un total de 405 sujetos de
estudio, los cuales se subdividieron en dos; la primera, 284 que representan el 70,1%,
orientados al análisis de entrenamiento, mientras que, 121 que corresponden a 29,9% son los
datos de reserva. Todos los datos insertados se han considerado válidos para el tratamiento de
la información (ver Tabla 3).
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Figura 3
Espacio de predictores k=3.
Nota: Métodos de crecimiento: CHAID; Variable dependiente: ICN_FkFi.
La figura 3 muestra espacios de predictores en un gráfico interactivo tridimensional que
utiliza tres variables en cada uno de los ejes (x,y,z) y, representa a un predictor del modelo;
cada uno de los puntos plasmados en el gráfico determina los valores predichos basados en las
particiones del plano, estos puntos indican el destino de cada caso.
Figura 4
Espacio de predictores por variable k=3.
Nota: Métodos de crecimiento: CHAID; Variable dependiente: ICN_FkFi.
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La predicción en conjunto de las variables de eficiencia microeconómica frente a
fortaleza financiera indica que, el sujeto de estudio 170 del conjunto de datos analizados y los
demás espacios agrupados consideran que la variable EM_GoeTa y EM_GoMf deben ser
sustancialmente elevados, mientras que, EM_GpeAp deberá ser lo más ínfimo posible, con la
finalidad de adjudicar un elevado Índice de Capitalización Neto (ICN_FkFi) (ver Figura 4).
Discusión
Zubiaurre et al. (2018) y Haro-Sarango (2021) subrayan la importancia de la
gobernanza democrática y la participación en las cooperativas de ahorro y crédito. Estos
aspectos, según los autores, promueven la responsabilidad compartida y una mayor exigencia
basada en las necesidades individuales y asociativas. Estas características son fundamentales
en un contexto de complejidad económica y globalización, como lo sugiere Cuello-Cojitambo
et al. (2020). Sin embargo, el estudio actual pone de manifiesto que estas cualidades de
gobernanza, si bien son valiosas, no garantizan automáticamente la eficiencia y solvencia
financiera de las cooperativas.
Por otro lado, Roman & Acuña (2022) y Salazar et al. (2018) destacan la importancia
de una gestión financiera eficiente y la minimización de riesgos para mantener la solvencia.
Estas consideraciones se ven reflejadas en los resultados del estudio, donde se observa que la
eficiencia operativa y administrativa (en particular, los gastos de personal) juega un papel
crucial en la fortaleza financiera de las cooperativas. Esto se alinea con las observaciones de
Ureña & Ubeda (2008) y Bermeo & Párraga (2021), quienes argumentan que la inversión en
personal debe ser equilibrada con la eficiencia organizativa.
Los resultados del estudio también resuenan con Beaver (1966) y Baca (2017) en cuanto
a la relación entre los gastos operativos y la solvencia. Contrario a la noción de que mayores
gastos operativos implican un mayor riesgo de insolvencia, el estudio encuentra que ciertos
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gastos operativos, si se gestionan de manera adecuada, pueden contribuir a la solvencia y
eficiencia a largo plazo.
Concusión
En este estudio orientado a conocer cómo los factores de la eficiencia microeconómica
contribuyen en un indicador que adjudica una relación entre el capital neto y los activos sujetos
a riesgos, basados en una medición de solvencia, el objetivo de las aplicaciones metodológicas
separadas en etapas es conseguir la combinación un variable y multivariable que logre un alto
indicador de Índice de Capitalización Neto, lo cual, simulará que la entidad estaría teniendo
una mayor ganancia a pesar de todas aquellas variabilidades que se puedan presentar con
respecto a los activos en riesgo.
Uno de los problemas característicos en cada una de las entidades, no solamente en las
financieras, es percibir cómo los gastos tienen la pertinencia adecuada para generar beneficios
económicos al final de su período fiscal, con el propósito de poder expandirse, ampliar los
canales de comercialización, poder invertir en algún otro elemento vinculado a la organización,
permitirse salvaguardar esa brecha monetaria de beneficio para eventos adversos o previniendo
a futuro; no obstante, todos aquellos elementos de egreso siempre y cuando estén correctamente
orientados permiten satisfacer todas las necesidades y, a su vez, generar beneficios palpables
en organización, pero una cuestión es la parte teórica y otra son los aplicativos prácticos y
metodológicos que validan dicha consideración.
La primera etapa del estudio se basa un elemento correlacional, donde la variable
eficiencia operativa es la única que no adjudica significancia bilateral; por consiguiente, en los
árboles de regresión existe una gran combinación entre dos variables mediante estratificación
de nodos, pero, se excluye a la variable eficiencia administrativa del personal, por último, en
un diagrama conjunto en espacios predictores se realiza la unificación de las tres variables de
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eficiencia microeconómica considerando que, es necesario reducir en lo máximo posible los
gastos por personal, induciendo a una eficiencia administrativa en esta área, procurando que
cada cargo sea por necesidad operativa y/o administrativa y, que el nivel de gasto proveniente
del mismo sea controlado, para lo cual, se concluye algunos consejos que permitirán un nivel
de actuación adecuado en la reducción de los gastos por personal: focalización en la
internacionalización de los servicios basados en una orientación concreta, congelación salarial
mediante una retribución flexible aprovechando ventajas fiscales, estructurar los aumentos
salariales profesionales, reducir sustancialmente la remuneración variable, reducir en su
totalidad las horas extraordinarias, revisar las estrategias de contratación, reestructuración
restrictiva de las vacantes, suspensión de contratos que no generen el nivel de eficiencia y
eficacia adecuado.
Referencias bibliográficas
Abedi, R., Costache, R., Shafizadeh-Moghadam, H., & Pham, Q. B. (2022). Flash-flood
susceptibility mapping based on XGBoost, random forest and boosted regression trees.
Geocarto International, 37(19), 5479-5496.
https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1920636
Álvarez-Risco, A. (2020). Clasificación de las investigaciones. Repositorio Institucional -
Ulima. https://repositorio.ulima.edu.pe/handle/20.500.12724/10818
Amaya, A. F. M. (2013). La estructura de capital en la empresa: Su estudio contemporáneo.
Revista Finanzas y Política Económica, 5(2), 141-160.
Baca Poma, L. E. (2017). Implementación del control interno y su efecto en la gestión
financiera de las agencias de viajes en el Distrito de Miraflores, Lima. AUTONOMA.
http://repositorio.autonoma.edu.pe/handle/20.500.13067/375
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting
Research, 4, 71-111. https://doi.org/10.2307/2490171
Bermeo, S. R. L., & Párraga, D. M. (2021). Análisis Financiero: Gestionar los riesgos en las
Cooperativas de Ahorro y Crédito segmento 1. Revista Arbitrada Interdisciplinaria
Koinonía, 6(12), 242-272.
Cuello-Cojitambo, J. D., Erazo-Álvarez, J. C., & Narváez-Zurita, C. I. (2020). Visión sistémica
de la gestión del conocimiento en el sector financiero cooperativo. Revista Arbitrada
Interdisciplinaria Koinonía, 5(10), 607-638.
Gómez García, S. L., Leyva Ferreiro, G., Gómez García, S. L., & Leyva Ferreiro, G. (2019).
Utilidad de los modelos de predicción de fracaso y su aplicabilidad en las cooperativas.
Código Científico Revista de Investigación Vol. 4 – Núm. 2 / Julio – Diciembre – 2023
1220
Cofin Habana, 13. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2073-
60612019000300013&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Guisande, C., & Vaamonde, A. (2012). Gráficos estadísticos y mapas con R. Ediciones Díaz
de Santos, Madrid, 367.
Haro Sarango, A. F. (2021). La estructura financiera y el fracaso empresarial: Una apreciación
a las grandes empresas de pesca y acuicultura. Rev. Cun., 5(1), 1-16.
Haro-Sarango, A. (2021). Estructura de Gobierno Corporativo: Un aplicativo para la
transparencia y mejora empresarial en Ecuador. Rev. cient. cienc. soc., 3(2), 111-121.
Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification
and manifold learning, 10, 978-0.
Lahura, E. (2003). El coeficiente de correlación y correlaciones espúreas.
http://cendoc.esan.edu.pe/fulltext/e-documents/DDD218.pdf
Roman, M. P. R., & Acuña, L. G. V. (2022). Gestión financiera para las cooperativas de ahorro
y crédito en tiempos de incertidumbre. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía,
7(Extra 1), 430-460.
Rozas, V., & Martínez, J. J. C. (2005). Técnicas de análisis espacial de patrones de puntos
aplicadas en ecología forestal. Investigación agraria. Sistemas y recursos forestales,
14(1), 79-97.
Salazar, A. A., Guevara, M. C., Villavicencio, N. V., & Paredes, K. I. (2018). MODELO DE
DIAGNÓSTICO PARA MEDIR EL DESEMPEÑO FINANCIERO EN LAS
COOPERATIVAS DE AHORRO Y CRÉDITO DEL ECUADOR. Revista de
Investigación en Modelos Financieros, 1, 124-146.
Sarango, A. F. H., Rivas, D. M. A., & Sarango, M. F. H. (2022). Modelo para la valoración de
la calidad de vida: Un análisis en teletrabajo o trabajo en casa conceptualizado en
épocas de Covid-19. Revista Torreón Universitario, 11(32), Art. 32.
https://doi.org/10.5377/rtu.v11i32.14979
Sepúlveda, J. F. D., & Morales, J. C. C. (2013). Comparación entre árboles de regresión CART
y regresión lineal. Comunicaciones em Estadística, 6(2), 175-195.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7393722
Ticse Quispe, P. E. (2015). Administración del riesgo crediticio y su incidencia en la morosidad
de financiera Edyficar oficina especial—El Tambo. Universidad Nacional del Centro
del Perú. http://repositorio.uncp.edu.pe/handle/20.500.12894/1620
Ureña, L. J. B., & Ubeda, J. A. P. (2008). Análisis de la eficiencia en las cooperativas de crédito
en España: Una propuesta metodológica basada en el análisis envolvente de datos
(DEA). CIRIEC - España. Revista de economía pública, social y cooperativa, 63, 113-
133.
Zubiaurre, M. Á., Andicoechea, L., & Saitua, A. (2018). Sociedades cooperativas de trabajo
asociado versus sociedades de capital. Análisis comparado de fortaleza financiera y
rentabilidad en el País Vasco. CIRIEC-España, revista de economía pública, social y
cooperativa, 86, Art. 86. https://doi.org/10.7203/CIRIEC-E.86.8168
