{"id":567,"date":"2014-01-07T20:08:30","date_gmt":"2014-01-08T02:08:30","guid":{"rendered":"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/?p=567"},"modified":"2017-11-14T12:45:02","modified_gmt":"2017-11-14T18:45:02","slug":"modelo-probabilistico-de-quiebra-para-pequen%cc%83as-y-medianas-empresas-mexicanas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=567","title":{"rendered":"Modelo probabili\u0301stico de quiebra para pequen\u0303as y medianas empresas mexicanas"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: right;\">JUVENCIO JARAMILLO GARZA*, JESU\u0301S FERNANDO ISAAC GARCI\u0301A*<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\"><a href=\"http:\/\/eprints.uanl.mx\/3378\/1\/Ciencia_UANL_Noviembre_2013.pdf\" target=\"_blank\">CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 16, No. 64, OCTUBRE-DICIEMBRE 2013<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align: right;\"><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Modelo-probabilistico-de-quiebra.pdf\" target=\"_blank\">Art\u00edculo completo en PDF<\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-568\" src=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380.jpg\" alt=\"FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380\" width=\"570\" height=\"380\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380.jpg 570w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380-300x200.jpg 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/FedEx-apoya-a-los-emprendedores-mexicanos-570x380-220x146.jpg 220w\" sizes=\"auto, (max-width: 570px) 100vw, 570px\" \/><\/a><\/p>\n<p>La turbulencia econo\u0301mica, que predomina y que caracteriza la economi\u0301a global actual, ha empezado a hacer estragos no so\u0301lo a la economi\u0301a en su conjunto, sino tambie\u0301n a nivel familiar y a nivel empresarial. Es de sobra sabido que las empresas micro, pequen\u0303as y medianas soportan la base de la creacio\u0301n de empleo, la generacio\u0301n de recursos al gobierno y son fuente de prosperidad para las naciones, asi\u0301 como las primeras que desaparecen ante las crisis econo\u0301micas profundas. Al representar e\u0301stas en promedio 90% de las empresas en un pai\u0301s, merece nuestra atencio\u0301n y procuracio\u0301n de su\u00a0salud y estabilidad en el largo plazo. Las crisis econo\u0301micas, en la actualidad, han evolucionado en dimensio\u0301n, alcance y en duracio\u0301n, sin menospreciar la profundidad con la que lastiman la planta productiva de manera siste\u0301mica. Las empresas micro, pequen\u0303as y medianas (en adelante mipyme) son las ma\u0301s vulnerables a las crisis prolongadas. En primer lugar, porque el acceso al financiamiento es restringido; en segundo lugar, tienen menos reservas para contrarrestar una recesio\u0301n; tercero, no cuentan con las inversiones, recursos y capital intelectual necesarios para sofisticarse y crecer en el mediano y largo plazo (al menos es el caso mexicano).<\/p>\n<div>\n<div>\n<p>La predominancia de la mipyme en Me\u0301xico como en otros pai\u0301ses ha despertado desde hace ma\u0301s de una de\u0301cada el intere\u0301s de los investigadores, de las autoridades gubernamentales y de los propios emprendedores por estudiarlas y entender su desempen\u0303o. De tal suerte que se empiezan a desarrollar teori\u0301as, estudios te\u0301cnicos profundos u\u0301tiles para entenderlas, para ayudarlas a sostenerse, consolidarse y mantenerse en el largo plazo ante la creciente competencia global que enfrentan. Debemos recordar que anterior a la ola de tratados comerciales multilaterales, las economi\u0301as fluctuaban en un entorno proteccionista, al exacerbar la influencia de estas empresas e introducir fuertes distorsiones en los mercados de bienes y servicios. Al promover los Estados los tratados comerciales y los acuerdos comerciales con el resto del mundo, las empresas que no pudieron adaptarse a las nuevas condiciones de mercado, esto es, competencia en precios, diversidad en la oferta de servicios y productos, calidad, sistemas de gestio\u0301n y de produccio\u0301n sofisticados, han desaparecido, y las que sobreviven sufren las consecuencias de tener una competencia cada vez ma\u0301s agresiva y aplastante con ma\u0301rgenes de utilidad estrechos, mercados cada vez ma\u0301s segmentados y competidos y hasta la corta estancia de las empresas en los mercados.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p>No dudamos de la capacidad de los administradores de las mipyme, que muchos tienen an\u0303os haciendo lo mismo y otros nuevos emprendedores se suman a la competencia y lucha por la preferencia de los clientes cada vez ma\u0301s desleales. Sin embargo, lamentablemente ya no es suficiente con la experiencia o con la intuicio\u0301n que se debe competir, esto pasa a segundo te\u0301rmino sin que dejen de ser u\u0301tiles. A estas herramientas del siglo pasado para gestionar empresas hay que agregar la te\u0301cnica y los conocimientos avanzados para ser exitosos en el mantenimiento de la empresa a flote ante esta competencia cada vez ma\u0301s voraz.<\/p>\n<p>Por todo lo anterior, diversas li\u0301neas de investigacio\u0301n se abren en torno al desempen\u0303o de las mipyme, pues su importancia es capital. La propuesta de la presente investigacio\u0301n versa en torno a los aspectos financieros de estas empresas, que se han soslayado y que merecen la atencio\u0301n debida, a pesar del grado de poca sofisticacio\u0301n que aparenta la gestio\u0301n financiera en las mipyme.<\/p>\n<p>La reciente crisis, que primero fue financiera y ahora esta\u0301 en las arenas econo\u0301micas del mundo entero, au\u0301n no ha pasado. Por el contrario, amenaza con fortalecerse y profundizarse ma\u0301s. Vemos ejemplos, como la situacio\u0301n fiscal que se vive en Europa. La amenaza latente de la salida del euro de algunos pai\u0301ses fuertemente endeudados, el creciente desempleo y cierre de empresas y bancos insolventes, la raqui\u0301tica recuperacio\u0301n de la economi\u0301a norteamericana y la fuerte competencia de las economi\u0301as asia\u0301ticas presentan a las empresas mexicanas un verdadero reto, por los mercados de consumo ma\u0301s grandes del mundo que hay que sumar la crisis de su economi\u0301a real en la que se encuentran caracterizada por la falta de ahorro, el desempleo, la disminucio\u0301n del consumo, por mencionar algunos. De tal suerte que las empresas en Me\u0301xico necesitan ayuda. Necesitan esquemas de planeacio\u0301n ma\u0301s sofisticados que les permitan operar en su simplicidad de manera ma\u0301s profesional; que les permita enfrentar la competencia y mejorar sus sistemas de administracio\u0301n. Para tan ambicioso alcance, la presente investigacio\u0301n se perfila como pionera en el a\u0301rea financiera de las mipyme en Me\u0301xico.<\/p>\n<div>\n<p>Ante tales planteamientos, el problema que se pretende resolver en concreto es que \u201cante el desconocimiento de que\u0301 variables explican la quiebra y cierre de las mipyme, el empresario no tiene un sistema formal de previsio\u0301n que le permita planear el co\u0301mo prever ni co\u0301mo evitar la quiebra, teniendo como consecuencia el uso discrecional de acciones este\u0301riles que desembocan en la desaparicio\u0301n de la empresa\u201d.<\/p>\n<p>El objetivo concreto de esta investigacio\u0301n es determinar que\u0301 factores explican la quiebra de las mipyme en el pai\u0301s. Al entender las variables que explican la quiebra, desde luego sabremos por que\u0301 estas empresas tan importantes para la economi\u0301a del pai\u0301s dejan de operar y con ello causan serios dan\u0303os a la economi\u0301a.<\/p>\n<p>Los objetivos secundarios los enumeramos a continuacio\u0301n:<\/p>\n<p>&#8211; Saber cua\u0301l es la percepcio\u0301n de los empresarios mipyme acerca de distintos factores que afectan a su negocio y su relacio\u0301n con una posible quiebra.<\/p>\n<p>&#8211; Determinar si la percepcio\u0301n de los empresarios en torno a la quiebra de sus empresas es congruente con la constante de la ecuacio\u0301n del modelo de quiebra que se desarrolle.<\/p>\n<p>&#8211; Medir la percepcio\u0301n de los empresarios acerca de la crisis de seguridad y otros factores, en relacio\u0301n al desempen\u0303o y futuro de sus negocios en las principales zonas empresariales del centro y norte del pai\u0301s.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Crear indicadores nacionales de alerta para prevenir la quiebra empresarial.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Determinar un proceso de quiebra.<\/p>\n<p>&#8211; Ampliar la base teo\u0301rica que explica el funcionamiento financiero de las mipyme en Me\u0301xico.<\/p>\n<p>&#8211; Promover los estudios empi\u0301rico-te\u0301cnicos en el a\u0301rea financiera de las mipyme.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Promover la aplicacio\u0301n de las te\u0301cnicas estadi\u0301sticas avanzadas a la administracio\u0301n de las empresas.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Despertar el intere\u0301s de los acade\u0301micos investigadores en el a\u0301rea financiera de las mipyme.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Desarrollar y crear conocimiento financiero de alto nivel que pueda filtrarse a las aulas, para ensen\u0303arlo a los alumnos y capacitar a los\u00a0maestros de las a\u0301reas financieras.<\/p>\n<p>Como contribucio\u0301n especi\u0301fica, la presente investigacio\u0301n pretende desarrollar un modelo de planeacio\u0301n en cinco sentidos: para los empresarios mipyme, desarrollar un sistema de planeacio\u0301n para prevenir la quiebra, estabilizar a las empresas con problemas financieros y planear a largo plazo mediante las variable significativas que deben tomar en cuenta para evitar la quiebra. Para las autoridades gubernamentales, conocer exactamente en que\u0301 rubros deben apoyar a las mipyme para evitar su cierre y hacia que\u0301 elementos de apoyo orientar sus recursos y esfuerzos. Para las autoridades hacendarias, establecer un sistema de prono\u0301stico de quiebra de las empresas para ver co\u0301mo les afectari\u0301a en cuanto a la recaudacio\u0301n, por razo\u0301n de cierre de e\u0301stas. Para los docentes e investigadores, el esquema propuesto les servira\u0301 como referencia para desarrollar ma\u0301s investigacio\u0301n, con respecto al tema y filtrar el conocimiento generado directamente a las aulas. Para los bancos, proveer un elemento ma\u0301s para valorar la conveniencia de otorgar pre\u0301stamos a las mipyme. Y una segunda contribucio\u0301n derivada de la anterior, definir y conceptualizar los para\u0301metros para establecer que\u0301 empresa esta\u0301 en quiebra, cua\u0301l esta\u0301 en posibilidades de revertir la quiebra y cua\u0301les no. Por consiguiente, una tercera\u00a0aportacio\u0301n es el disen\u0303o de un proceso cuantitativo, con base en indicadores financieros que determinan el ciclo de quiebra de las empresas en cuestio\u0301n. De tal manera que el modelo desarrollado presenta una base teo\u0301rico-pra\u0301ctica bastante extensa y rica en su uso y en valor financiero para las empresas, el gobierno y la academia.<\/p>\n<div>\n<p>Todo lo anterior soportado con una encuesta de percepcio\u0301n de riesgo de los empresarios entrevistados, en torno a distintos factores que afectan su negocio y la probabilidad de quiebra futura.<\/p>\n<p>Las preguntas de la investigacio\u0301n son las siguientes: \u00bfque\u0301 variables explican la quiebra de las mipyme en Me\u0301xico?, \u00bfes posible desarrollar un sistema de planeacio\u0301n contra la quiebra mipyme?, \u00bfsera\u0301 posible determinar la probabilidad de quiebra mipyme?, \u00bfexiste un patro\u0301n general de quiebra identificable trave\u0301s de un proceso homoge\u0301neo?, \u00bfcoincidira\u0301 la constante del modelo desarrollado con el nivel de probabilidad de quiebra que los empresarios perciben para sus negocios?, \u00bfque\u0301 percepcio\u0301n tienen los empresarios del futuro de su negocio?, \u00bfque\u0301 percepcio\u0301n tienen los empresarios mipyme de los apoyos del gobierno hacia las empresas mipyme?<\/p>\n<p>El estudio esta\u0301 delimitado de la siguiente forma:<\/p>\n<p>&#8211; Las empresas son so\u0301lo pequen\u0303as y medianas. Se excluye de la muestra a la empresa grande y a las micro.<\/p>\n<p>&#8211; Las empresas se seleccionaron en las a\u0301reas ma\u0301s industrializadas de Me\u0301xico: DF, Quere\u0301taro, Guadalajara y Monterrey.<\/p>\n<p>&#8211;\u00a0Las empresas son productoras de bienes.<\/p>\n<div>\n<p><strong>METODOLOGI\u0301A<\/strong><\/p>\n<p><strong>Muestra<\/strong><\/p>\n<p>La muestra para el desarrollo del modelo se selecciono\u0301 de la siguiente forma: 177 empresas quebradas y 150 con buena salud financiera. Las empresas fueron tomadas de distintas bases de datos, de distintos contadores pu\u0301blicos que participaron proporcionando los datos financieros de las empresas en las diferentes ciudades objeto de estudio. La te\u0301cnica utilizada fue el muestreo aleatorio simple. De las empresas quebradas se seleccionaron aque\u0301llas que tuvieran un horizonte de tiempo de cinco an\u0303os, incluyendo el an\u0303o de la quiebra. Aque\u0301llas que teni\u0301an menos an\u0303os fueron rechazadas de la muestra. De las empresas en operacio\u0301n tambie\u0301n se seleccionaron aque\u0301llas que tuvieran cinco an\u0303os de operacio\u0301n como mi\u0301nimo. La muestra para la aplicacio\u0301n de la encuesta de percepcio\u0301n es de 5000 empresas, las cuales se seleccionan, aleatoriamente, en los principales centros comerciales de las ciudades-objetivo.<\/p>\n<div>\n<p>Las empresas, tanto para desarrollar el modelo como para aplicar las encuestas, son de Nuevo Leo\u0301n, Jalisco, Quere\u0301taro, Estado de Me\u0301xico y Distrito Federal.<\/p>\n<div>\n<p><strong>Variables<\/strong><\/p>\n<p>Las variables independientes se dividieron en criterios de rentabilidad, liquidez, solvencia y eficiencia. Y se seleccionaron las razones ma\u0301s populares de cada rubro en funcio\u0301n de la bibliografi\u0301a financiera.<\/p>\n<p><strong>Rentabilidad \u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>&#8211; Rentabilidad de los fondos propios: utilidad neta\/capital social (ROE).<\/p>\n<p>&#8211; Rentabilidad de los activos: utilidad de operacio\u0301n\/activo total (ROA).<\/p>\n<p><strong>Liquidez<\/strong><\/p>\n<p>Activo circulante\/pasivo circulante (ACPC)<\/p>\n<div>\n<p>(Activo circulante-inventarios)\/pasivo circulante (ACID)<\/p>\n<p><strong>Eficiencia<\/strong><\/p>\n<p>&#8211; Ciclo de conversio\u0301n en efectivo: periodo promedio del inventario + periodo promedio de cobranza- periodo promedio de pago (CCE).<\/p>\n<div>\n<p><strong>Solvencia<\/strong><\/p>\n<p>&#8211; Capital\/pasivo total (CCPT)<\/p>\n<p>&#8211; Pasivo total\/activo total (PT\/AT)<\/p>\n<p>Las variables para la encuesta de percepcio\u0301n esta\u0301n especificadas en el instrumento de medicio\u0301n tipificado por una encuesta (ver anexo I).<\/p>\n<p><strong>Horizonte de tiempo<\/strong><\/p>\n<p>Informacio\u0301n financiera de los u\u0301ltimos cinco an\u0303os de las empresas estudiadas (2006-2010).<\/p>\n<p><strong>Te\u0301cnica estadi\u0301stica utilizada<\/strong><\/p>\n<p>Se utilizara\u0301 la te\u0301cnica econome\u0301trica de regresio\u0301n logi\u0301stica, cuya clasificacio\u0301n de las empresas es de la siguiente manera: empresas quebradas 1, bancos no quebrados 0. Para la encuesta de percepcio\u0301n se utilizara\u0301 la estadi\u0301stica descriptiva mediante la te\u0301cnica gra\u0301fica de pastel.<\/p>\n<p><strong>Software para procesar datos<\/strong><\/p>\n<p>Para el ana\u0301lisis se utiliza el software estadi\u0301stico Statgraphics centurio\u0301n XV.II.<\/p>\n<p><strong>Hipo\u0301tesis de la investigacio\u0301n<\/strong><\/p>\n<p>H<sub>1<\/sub>. La falta de liquidez en las empresas pyme contribuye a la quiebra de la empresa.<\/p>\n<p>H<sub>2<\/sub>. El nivel de deuda en las pyme explica la quiebra.<\/p>\n<p>H<sub>3<\/sub>. La rentabilidad de la empresa es significativa para la quiebra.<\/p>\n<p>H<sub>4<\/sub>. La constante de la ecuacio\u0301n y el nivel de percepcio\u0301n de quiebra de los empresarios son congruentes entre si\u0301.<\/p>\n<div>\n<p><strong>Proceso de ana\u0301lisis<\/strong><\/p>\n<p>Fase I. Se describira\u0301n los indicadores financieros seleccionados de las empresas quebradas para entender mejor el episodio de la quiebra y sus movimientos previos al evento de la bancarrota. La interpretacio\u0301n de las estadi\u0301sticas descriptivas de la encuesta se incluye en esta fase y el resumen de estadi\u0301sticas descriptivas de la encuesta de percepcio\u0301n se plasma en el anexo II, tanto los gra\u0301ficos como las tabulaciones.<\/p>\n<p>Fase II. Se hara\u0301 un ana\u0301lisis multivariado clu\u0301ster de las empresas sanas y las quebradas para identificar grupos homoge\u0301neos y, en un segundo tiempo, el ana\u0301lisis econome\u0301trico para desarrollar el modelo logit.<\/p>\n<p>Fase III. Se procedera\u0301 a la explicacio\u0301n e interpretacio\u0301n del modelo desarrollado y a aplicar el modelo a las empresas seleccionadas en el horizonte de tiempo para detectar la evolucio\u0301n de la quiebra en las empresas. El modelo desarrollado en el an\u0303o del cierre de la empresa es el que se aplica a cada uno de los an\u0303os previos. A su vez, se intentara\u0301 identificar un proceso de quiebra.<\/p>\n<p>Fase IV. Se procede a aceptar o rechazar las hipo\u0301tesis de investigacio\u0301n.<\/p>\n<p>Fase V. Acorde a la evidencia encontrada, se verifica el cumplimento de objetivos, la resolucio\u0301n del problema y la respuesta a las preguntas de investigacio\u0301n.<\/p>\n<p>Fase VI. Finalmente, las conclusiones y recomendaciones finales.<\/p>\n<p><strong>ANA\u0301LISIS DESCRIPTIVO DE LAS EMPRESAS EN BANCARROTA\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-574\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2.png\" alt=\"quiebratabla1y2\" width=\"596\" height=\"591\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2.png 596w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2-150x150.png 150w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2-300x297.png 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2-50x50.png 50w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla1y2-298x295.png 298w\" sizes=\"auto, (max-width: 596px) 100vw, 596px\" \/><\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla3y4.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-575\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla3y4.png\" alt=\"quiebratabla3y4\" width=\"599\" height=\"580\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla3y4.png 599w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla3y4-300x290.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 599px) 100vw, 599px\" \/><\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla5.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-576\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla5.png\" alt=\"quiebratabla5\" width=\"605\" height=\"278\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla5.png 605w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla5-300x137.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 605px) 100vw, 605px\" \/><\/a><\/p>\n<div>\n<p>Se observa en cada uno de los an\u0303os en cuestio\u0301n que la media es representativa de la muestra, y los niveles de variacio\u0301n son importantes. Se aprecia tambie\u0301n co\u0301mo a partir de 2007 la rentabilidad sufre una ra\u0301pida degradacio\u0301n a un ritmo acelerado, por lo que ya para 2009 la rentabilidad era nula. Tambie\u0301n se aprecia que 2006 fue el an\u0303o con mayor rentabilidad sin recuperacio\u0301n en los pro\u0301ximos cuatro an\u0303os. Podemos apreciar que la degradacio\u0301n del i\u0301ndice de rentabilidad sobre los activos es ma\u0301s lenta entre el primero y segundo an\u0303o, pero el decremento es ma\u0301s abrupto en el tercer an\u0303o. Todo comparado con la degradacio\u0301n de la rentabilidad de los fondos propios. Se aprecian tambie\u0301n variaciones importantes en torno a la media, por lo que tal volatilidad se debe a la inconsistencia con el uso de los activos y el taman\u0303o de los activos entre las empresas. Se observa en cada uno de los an\u0303os en cuestio\u0301n que la media es representativa de la muestra y los niveles de variacio\u0301n son elevados. Se aprecia tambie\u0301n que la liquidez permanece robusta en los dos primeros an\u0303os de ana\u0301lisis. Sin embargo, para el siguiente an\u0303o cae abruptamente y en un cuarto an\u0303o vuelve a caer de manera abrupta, quedando la empresa si bien no en niveles de cero liquidez, si\u0301 sin capacidad de cumplir con los compromisos a corto plazo.<\/p>\n<p>En cuanto al ciclo de conversio\u0301n en efectivo, ya sea la mediana o la media se mantienen en un promedio de 57 di\u0301as por los cinco an\u0303os. Al centrar la atencio\u0301n en la desviacio\u0301n, percibimos bastante dispersio\u0301n de los datos en torno a la media y los rangos son muy amplios. El grado de dispersio\u0301n y la medida de amplitud del rango se debe a una pe\u0301sima gestio\u0301n de las cuentas por cobrar, las cuentas por pagar y los inventarios, por lo que se refleja que ante la diversidad de la administracio\u0301n del ciclo de efectivo de la empresa una inestabilidad en el manejo del capital de trabajo y de los inventarios de estas empresas. A pesar de que la mayor parte del financiamiento es por recursos internos, percibimos por cada peso de deuda co\u0301mo se comporta el recurso propio que va de los 62 centavos hasta los siete centavos, al momento del evento de la quiebra.<\/p>\n<p><strong>ANA\u0301LISIS ESTADI\u0301STICO MULTIVARIADO DE LOS DATOS\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/clusterempresassanas.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone  wp-image-578\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/clusterempresassanas.png\" alt=\"clusterempresassanas\" width=\"754\" height=\"331\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/clusterempresassanas.png 943w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/clusterempresassanas-300x131.png 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/clusterempresassanas-173x75.png 173w\" sizes=\"auto, (max-width: 754px) 100vw, 754px\" \/><\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/empresasquebradas.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone  wp-image-580\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/empresasquebradas.png\" alt=\"empresasquebradas\" width=\"754\" height=\"341\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/empresasquebradas.png 942w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/empresasquebradas-300x135.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 754px) 100vw, 754px\" \/><\/a><\/p>\n<p>En el caso de las empresas sanas, se identificaron tres grandes grupos: las empresas bien administradas menos rentables, las empresas bien administradas y las ma\u0301s endeudadas y las empresas ma\u0301s rentables y ma\u0301s li\u0301quidas. En las empresas quebradas, la te\u0301cnica clu\u0301ster identifico\u0301 tres grupos de empresas tambie\u0301n: empresas sin liquidez, con menor nivel de deuda, no rentables, empresas sin liquidez con mayor nivel de deuda y no rentables y empresas sin liquidez, ma\u0301s ineficientes y sin rentabilidad.<\/p>\n<p>Ana\u0301lisis de regresio\u0301n logi\u0301stica Modelo desarrollado<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-581\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6.png\" alt=\"quiebratabla6\" width=\"765\" height=\"453\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6.png 765w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6-300x177.png 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6-146x85.png 146w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6-205x120.png 205w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla6-320x190.png 320w\" sizes=\"auto, (max-width: 765px) 100vw, 765px\" \/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone  wp-image-583\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF.jpg\" alt=\"Ventas-a-UNICEF\" width=\"574\" height=\"382\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF.jpg 2290w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF-300x199.jpg 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/Ventas-a-UNICEF-220x146.jpg 220w\" sizes=\"auto, (max-width: 574px) 100vw, 574px\" \/><\/a><\/p>\n<div>\n<p>El modelo tiene un poder predictivo de la probabilidad de quiebra de las pyme de 91.28% ya ajustado. Resultaron cuatro variables significativas que explican la quiebra: la rentabilidad de los recursos propios. La otra variable y la ma\u0301s influyente en el modelo es la liquidez, el ciclo de conversio\u0301n en efectivo y, finalmente, la variable de rentabilidad de los activos.<\/p>\n<p>La constante nos indica que el riesgo de que la empresa quiebre, independientemente de una buena o mala administracio\u0301n, es de 37%.<\/p>\n<p>Se utilizara\u0301 el modelo desarrollado para determinar la probabilidad de quiebra de las empresas seleccionadas en el periodo de tiempo especificado. Para alimentar el modelo, se utilizan los datos de 50 empresas seleccionadas al azar y los resultados se dan a continuacio\u0301n.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla7.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-585\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla7.png\" alt=\"quiebratabla7\" width=\"415\" height=\"639\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla7.png 415w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla7-194x300.png 194w\" sizes=\"auto, (max-width: 415px) 100vw, 415px\" \/><\/a><\/p>\n<div>\n<p><a href=\"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla8.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone  wp-image-586\" src=\"http:\/\/rodrigosotomoreno.com\/revistanew\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla8.png\" alt=\"quiebratabla8\" width=\"618\" height=\"347\" srcset=\"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla8.png 687w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla8-300x168.png 300w, https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/wp-content\/uploads\/2014\/01\/quiebratabla8-384x217.png 384w\" sizes=\"auto, (max-width: 618px) 100vw, 618px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Se observan en los rangos dos situaciones: la primera, que los li\u0301mites inferiores a partir del segundo an\u0303o son regresivos, en comparacio\u0301n con el li\u0301mite superior del an\u0303o anterior. Esto se debe a que hay empresas que durante el horizonte de tiempo su probabilidad de quiebra crece a un ritmo ma\u0301s lento, en comparacio\u0301n con los i\u0301ndices de otras empresas. Esto es reflejo tambie\u0301n de los esfuerzos de las empresas por mejorar los indicadores financieros que se ven plasmados en la reduccio\u0301n del porcentaje de probabilidad de quiebra o en la velocidad con la que e\u0301sta crece. Segundo, se observa tambie\u0301n que los rangos poseen datos contenidos en otros rangos, debido a los li\u0301mites regresivos mencionados anteriormente. Sin embargo, para ubicar un resultado de la ecuacio\u0301n con precisio\u0301n, el primer punto de referencia sera\u0301 la media, y despue\u0301s se ubicari\u0301a en un rango especi\u0301fico. Ahora bien, al tener los para\u0301metros de los i\u0301ndices financieros seleccionados que nos sirven para identificar patrones en los indicadores, enmarca\u0301ndolos en la identificacio\u0301n de un proceso, las salidas de la aplicacio\u0301n del modelo y sus estadi\u0301sticas principales, se dan las condiciones para asignar para\u0301metros cuantitativos a las fases del proceso que se identifica al observar la evolucio\u0301n de los indicadores financieros: las fases sera\u0301n las que corresponden a los cinco an\u0303os de estudio.<\/p>\n<p>Al primer an\u0303o le corresponde la primera fase y asi\u0301 sucesivamente. Esto no significa que si hubie\u0301ramos ampliado el horizonte de tiempo a diez an\u0303os, habri\u0301a\u00a0diez fases. Lo que sucede con este criterio de seleccio\u0301n es que en los an\u0303os anteriores se presume que las empresas tienen indicadores sanos. Cada fase constara\u0301 de los indicadores seleccionados: rentabilidad financiera, sobre los activos, liquidez, liquidez sin inventarios, ciclo de conversio\u0301n en efectivo, participacio\u0301n de capital y apalancamiento financiero. A cada fase se le asignan los para\u0301metros correspondientes del ana\u0301lisis descriptivo de cada indicador. En cuanto a los indicadores de riesgo de quiebra, se asignara\u0301n los desarrollados en el resumen descriptivo del comportamiento del riesgo contenido en la tabla VIII, que consta del nivel medio de quiebra en cada fase y el rango de riesgo de quiebra.<\/p>\n<div>\n<p>Las fases quedan definidas como se muestra a continuacio\u0301n:<\/p>\n<p>1. Se considera que una empresa inicia un proceso de riesgo de bancarrota cuando la probabilidad de quiebra promedio esta\u0301 en 37.17%, que es la constante, y en un rango de 30 a 48.16%. La caracteri\u0301stica principal de este proceso es que la rentabilidad de los fondos propios esta\u0301 ligeramente por encima de las dos unidades monetarias, es decir, es robusta. De la misma manera, es con la rentabilidad de los activos y la liquidez. Sin embargo, en cuanto eficiencia se refiere, los ciclos de conversio\u0301n en efectivo esta\u0301n por arriba de los 50 di\u0301as en promedio.<\/p>\n<div>\n<div>\n<p>2. Se considera que una empresa entra en serio riesgo de bancarrota cuando el porcentaje de probabilidad es cercano a 50.93%, se encuentra en un rango entre 41.99% y 59.92%. La caracteri\u0301stica principal de este proceso es que la rentabilidad de los fondos propios baja en 50% en promedio, con respecto al periodo anterior. En cuanto la rentabilidad de los activos, se mantiene robusta al igual que la liquidez. Sin embargo, el ciclo de conversio\u0301n en efectivo se incrementa hasta en diez di\u0301as en promedio, con respecto al an\u0303o anterior, se encuentra en un rango entre los 22 y los 186 di\u0301as, y sufre un incremento\u00a0en los pasivos en .3% en promedio, con respecto an\u0303o anterior.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p>3. Se considera que la empresa entra en alto riesgo de quiebra, si el porcentaje de probabilidad se encuentra cercano a 70.72% contenido en un rango entre el 57.93% y el 81.91%. Entre las caracteri\u0301sticas principales de este proceso figuran: la rentabilidad de los fondos propios cae dra\u0301sticamente por encima de 500%, se encuentra en un rango entre los 6 y 29 centavos, con un promedio de 13 centavos. La rentabilidad de los activos cae de la misma forma, encontra\u0301ndose entre el rango entre los 17 y los 76 centavos, teniendo en promedio 34 centavos. La liquidez disminuye seriamente, y estriba en un rango entre los 16 y 72 centavos, teniendo en promedio 32 centavos, lo cual es insuficiente. En cuanto a eficiencia, el ciclo de conversio\u0301n en efectivo en promedio se incrementa entre cuatro y cinco di\u0301as ma\u0301s, con respecto al periodo anterior, e incrementa su rango entre los 24\u00a0y 199 di\u0301as. Los niveles de solvencia disminuyen.<\/p>\n<div>\n<p>4. Se considera que la empresa entra en bancarrota con posibilidades de revertir la tendencia, si la probabilidad de quiebra se encuentra cercana a 80% contenida, en un rango entre 64.95% y 90.01% de quiebra. Una de las caracteri\u0301sticas principales de este proceso es que la rentabilidad de los fondos propios cae a niveles de cero, e incluso negativos. Sucede lo mismo con la rentabilidad de los activos, y los niveles de liquidez caen a so\u0301lo tres centavos en promedio, estando en un rango entre los dos y los siete centavos. El ciclo de conversio\u0301n en efectivo disminuye en seis di\u0301as en promedio, con respecto al periodo anterior, estando en un rango entre los 22 y los 180 di\u0301as. La solvencia sigue en niveles mi\u0301nimos.<\/p>\n<p>5. Se considera que la empresa entra en bancarrota sin retorno, si la probabilidad de quiebra se encuentra cercana a 86.98% o superior, en un rango entre 77.02% y 96.71%. Las caracteri\u0301sticas de este\u00a0proceso son que la rentabilidad de los fondos propios esta\u0301n en niveles de cero o negativos, de la misma forma la rentabilidad de los activos, la liquidez en su nivel mi\u0301nimo en promedio tres centavos, estando en un rango entre uno y seis centavos. El ciclo de conversio\u0301n en efectivo baja a 49 di\u0301as en promedio, con un rango entre los 18 y 152 di\u0301as. La diferencia con el proceso anterior estriba en que la liquidez es el u\u0301ltimo indicador que sufre un movimiento negativo, eliminando cualquier mejora en algu\u0301n otro indicador.<\/p>\n<div>\n<div>\n<p>Ahora, para efectos del ana\u0301lisis, consideraremos desde el punto de vista de los resultados de la aplicacio\u0301n del modelo, no de la definicio\u0301n de quiebra que dimos al inicio, que una empresa esta\u0301 en quiebra cuando la probabilidad de quiebra se ubica en 70%. Esta aclaracio\u0301n la hacemos para ver si es posible que el modelo anticipe la quiebra antes del cierre de operaciones. Al estar 70% ubicado en los rangos tanto en la fase tres como en la fase cuatro, tomaremos como referencia la probabilidad promedio de estas fases, y el dato ma\u0301s cercano a 70% es el de la fase III. De tal forma que cuando una empresa presente los i\u0301ndices referentes a la fase tercera, diremos que esta\u0301 en quiebra, que el modelo anticipa la quiebra dos an\u0303os antes del cierre de operaciones. En la tabla V, observamos en rojo las empresas que ya esta\u0301n presentando probabilidad elevada anticipado el evento de la quiebra dos an\u0303os antes. Se redondean las cifras para mayor certeza.<\/p>\n<p>De la misma forma, cualquier porcentaje derivado de la aplicacio\u0301n de la fo\u0301rmula se podra\u0301 ubicar en la fase acorde al procedimiento anterior. Ejemplo: si como resultado de aplicar el modelo a los datos de una empresa, nos resulta una probabilidad de quiebra de 89%, \u00bfen que\u0301 fase ubicamos este porcentaje? Lo ubicamos al dato medio ma\u0301s cercano en la columna dos de la tabla VIII. Se tienen dos datos pro\u0301ximos, 80% perteneciente a la fase cuarta y el 86.98%<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p>de la fase quinta. Seleccionamos, entonces, 96.98%, por estar ma\u0301s cerca con una diferencia de so\u0301lo tres puntos porcentuales. Por tanto, estara\u0301 contenido en el rango entre 77% y 96%, y pertenece a la fase quinta.<\/p>\n<p><strong>CONCLUSIONES<\/strong><\/p>\n<p>Se desarrollo\u0301 un modelo de probabilidad de quiebra para las empresas pyme en Me\u0301xico. Tal modelo predice la probabilidad de quiebra de las pyme con un grado de exactitud de 91.28%, y se puede detectar la posibilidad de quiebra dos an\u0303os antes de que ocurra el desafortunado evento, tomando como referencia los para\u0301metros de la fase tres adema\u0301s de ser consistente con la ra\u0301pida degradacio\u0301n de los indicadores. Las variables que resultaron significativas fueron las relacionadas con la liquidez, la eficiencia en el manejo de los recursos (capital de trabajo) y la rentabilidad financiera. La probabilidad de quiebra latente en las empresas es de 37%. Un porcentaje elevado consistente con la volatilidad de la duracio\u0301n que tienen estas empresas en operacio\u0301n al ser ma\u0301s vulnerables a los cambios de la situacio\u0301n de oferta y demanda del mercado.<\/p>\n<p>Se logro\u0301 tambie\u0301n identificar un patro\u0301n financiero que siguen las empresas con un inicio y un final, la quiebra. Este patro\u0301n identificado, que consta de cinco fases, hizo posible la definicio\u0301n de un proceso de quiebra, el cual hasta ahora era desconocido y con esta investigacio\u0301n se describe perfectamente bien el camino que sigue la empresa hacia el feno\u0301meno de la quiebra. De tal manera que se da origen con esta investigacio\u0301n al concepto de ciclo de quiebra empresarial.<\/p>\n<div>\n<p><strong>RESUMEN<\/strong><\/p>\n<p>Se desarrollo\u0301 un modelo de probabilidad de quiebra para las empresas pyme en Me\u0301xico. Tal modelo predice la probabilidad de quiebra de las pyme con un grado de exactitud de 91.28%, y se puede detectar la posibilidad de quiebra dos an\u0303os antes de que ocurra el desafortunado evento. La probabilidad de quiebra latente en las empresas es de 37%. La constante fue confirmada por la encuesta de percepcio\u0301n.<\/p>\n<div>\n<p>Palabras clave: Modelo de probabilidad, Quiebra, Pyme.<\/p>\n<div>\n<p><strong>ABSTRACT<\/strong><\/p>\n<p>A model of bankruptcy probability for SME companies in Mexico is developed. This model predicts the probability of failure of SMEs with an accuracy of 91.28% and can detect the possibility of bankruptcy two years before the unfortunate event occurs. The probability of latent failure in companies is 37%. The constant of the model was confirmed by the perception survey.<\/p>\n<p>Keywords: Probability model, Bankruptcy, SME.<\/p>\n<div>\n<p><strong>REFERENCIAS<\/strong><\/p>\n<p>1. Ackoff R.L. (1999). Re-Creating the Corporation, A Design of Organization for the 21. Century. Oxford Uni- versity Press, New York.<\/p>\n<p>2. Altman E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.<\/p>\n<p>3. Winakor Arthur and Smith Raymond (1935). \u201cChanges in Financial Structure of Unsuccesful Industrial Companies\u201d; Bureau of Business Research, Bulletin No. 51, University of Illinois.<\/p>\n<p>4. Witten, I.H. and Frank, E. (2005). Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques. 2. Edition, Elsevier, Morgan Kaufman Publishers, San Francisco.<\/p>\n<p>5. Wruck, K.H. (1990). Financial Distress, Reorganization and Organizational a Efficiency. Journal of Financial Eco- nomics, 27, 419-444.<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">Recibido: 1 de agosto de 2013 Aceptado: 9 de septiembre de 2013<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: right;\">*Universidad Auto\u0301noma de Nuevo Leo\u0301n, FIME.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>JUVENCIO JARAMILLO GARZA*, JESU\u0301S FERNANDO ISAAC GARCI\u0301A* CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 16, No. 64, OCTUBRE-DICIEMBRE 2013 Art\u00edculo completo en PDF La turbulencia econo\u0301mica, que predomina y que caracteriza la economi\u0301a global actual, ha empezado a hacer estragos no so\u0301lo a la economi\u0301a en su conjunto, sino tambie\u0301n a nivel familiar y a nivel empresarial. 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