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INTRODUCCIÓN
La calidad de la información contable en las pymes de Bogotá es un tema que abarca gran relevancia e interés en el creciente ámbito empresarial y académico. En un entorno económico cada vez más competitivo y globalizado, la precisión y la veracidad de los datos financieros son cruciales para la toma de decisiones efectivas y para la garantía de la sostenibilidad empresarial a largo plazo. En este contexto, según lo establecen Vanegas, Noriega y López (2021) y Alzeban (2021), medir la calidad de la información contable se convierte en un elemento fundamental para evaluar la salud financiera y la transparencia de las pymes en la capital colombiana.
El presente estudio está centrado en la aplicación del modelo Beneish M-Score como herramienta óptima para medir la calidad de la información contable en las pymes de Bogotá. Desde el punto de vista de Vega, Navarro, Cejas y Colcha (2021) y Abed, Nazimah, Ali, Haddad, Shehadeh y Hasan (2022), dicho modelo utiliza una serie de indicadores financieros para detectar posibles irregularidades contables, incluyendo la manipulación de resultados, el ocultamiento de pérdidas y otros comportamientos fraudulentos. Esta metodología se basa en la premisa de que ciertos patrones financieros anómalos pueden indicar la presencia de prácticas contables cuestionables o incluso fraudulentas.
La relevancia de esta investigación cobra gran importancia por eventos recientes en el ámbito contable y financiero empresarial global, como el escándalo de Evergrade en el presente año, 2024. Esta organización, una de las más grandes desarrolladoras inmobiliarias de China, se vio inmersa en una crisis financiera sin precedentes debido a la sobreestimación masiva de sus ingresos. Con más de 78 mil millones de dólares en ingresos exagerados, el fraude de Evergrade ha generado una gran preocupación sobre los problemas contables y financieros que pueden surgir cuando no se garantiza la calidad y la veracidad de la información contable. Este incidente subraya la importancia de contar con herramientas efectivas para detectar y prevenir prácticas contables fraudulentas en cualquier contexto empresarial. En este sentido, el modelo Beneish M-Score conforme a lo expuesto por Cardona, Cano y Gómez (2019) y Capela, Gallardo, Hernández y De Sousa (2020), emerge como una herramienta valiosa y de alta certeza para identificar posibles irregularidades contables en las pymes de Bogotá y, por extensión, en cualquier empresa que busque mantener la integridad de su información financiera.
La capital colombiana, como epicentro de actividad empresarial, alberga una diversidad importante de pymes que contribuyen significativamente al desarrollo económico del país. Sin embargo, la falta de recursos y experiencia en materia contable y financiera puede llevar a estas empresas a cometer errores involuntarios o, en casos más extremos, a incurrir en prácticas contables fraudulentas. Como señalan Curiñahui (2019) y Gómez (2019), en este contexto, la aplicación del modelo Beneish M-Score se presenta como una herramienta objetiva para evaluar la calidad de la información contable y financiera de cualquier sector, permitiendo identificar posibles anomalías que podrían indicar manipulación o irregularidades.
Para este estudio se decidió aplicar el modelo Beneish M-Score en el sector empresarial de la construcción de la ciudad Bogotá por las siguientes razones: En primer lugar, como lo determinan Shakouri, Taherabadi, Ghanbari y Jamshidinavid (2021), la naturaleza cíclica de la industria de la construcción la hace vulnerable ante fluctuaciones económicas y presiones competitivas, lo que puede incentivar en las empresas la adopción de prácticas contables agresivas para mantener su apariencia financiera. En segundo lugar, como lo señalan Terreno, Campana y Sattler (2020), las pymes en este sector pueden carecer de los controles internos y la supervisión necesarios para garantizar la precisión y la integridad de su información financiera. Esto puede aumentar el riesgo de errores contables o incluso de fraude. Además, el período comprendido entre 2018 y 2022 fue especialmente relevante para el sector de la construcción en Bogotá. De acuerdo a investigaciones realizadas por Matarazzo y Depellegrin (2022), durante este tiempo, la ciudad experimentó un crecimiento económico significativo, impulsado en parte por proyectos de infraestructura y desarrollo urbano. Sin embargo, este crecimiento también estuvo acompañado de desafíos, como la competencia intensificada y los cambios en el entorno normativo. En este contexto, evaluar la calidad de la información contable se vuelve aún más crucial para las pymes del sector de la construcción de la capital colombiana, ya que permite tomar decisiones adecuadas y gestionar los riesgos de manera efectiva.
La aplicación del modelo Beneish M-Score en el sector de la construcción de Bogotá proporcionará una serie de beneficios importantes. Inicialmente, permite identificar posibles áreas de preocupación en los estados financieros de las empresas, lo que facilita una mayor diligencia de los inversionistas, acreedores y otras partes interesadas. Esto ayuda a fortalecer la confianza en los mercados financieros y fomenta un entorno empresarial más transparente y ético. Asimismo, como lo menciona Hołda (2020), el análisis de la calidad de la información contable a través de dicho modelo puede ayudar a las pymes del sector de la construcción a mejorar sus prácticas contables y a fortalecer sus controles internos. Al identificar y abordar posibles debilidades en la presentación de informes financieros, estas empresas pueden aumentar su credibilidad y su capacidad para acceder a financiamiento y recursos adicionales tanto a nivel de la banca privada como en beneficios gubernamentales.
En este sentido la aplicación del modelo Beneish M-Score en el sector de la construcción de Bogotá puede tener implicaciones más amplias para la economía en su conjunto. Desde el punto de vista de Halilbegovic, Celebic, Cero, Buljubasicy Mekic (2020), al promover la transparencia y la integridad en los informes financieros, se fomenta un entorno empresarial más saludable y sostenible. Esto puede atraer inversiones adicionales, estimular el crecimiento económico y generar empleo en la región.
La aplicación del modelo Beneish M-Score en el sector de la construcción de las pymes en Bogotá durante el período de 2018 a 2022 es fundamental para garantizar la calidad y la transparencia de la información contable en una industria clave para la economía de la ciudad. Al identificar posibles irregularidades en los estados financieros, este modelo proporciona una herramienta valiosa para los inversores, acreedores y empresas, ayudando a fortalecer la confianza en los mercados financieros y a promover un crecimiento económico sostenible.
En relación con este tema, la importancia de la presente investigación radica no solo en la detección temprana de posibles fraudes contables, sino también en la mejora de la transparencia y la confiabilidad de la información financiera en las pymes de Bogotá. Según lo establecen Polo, Duana, Barrera y Vargas (2021) y Kathun, Ghosh y Kabir (2022), al realizar una gestión contable precisa y veraz no solo facilita la toma de decisiones empresariales fundamentadas, sino que también fortalece la salud financiera y la credibilidad de la empresa ante inversores y acreedores. Asimismo, en investigaciones realizadas por Mahdi, Mahdi y Sadegh, (2021) y Lumadi y Rusgowanto (2023), la aplicación del modelo Beneish M-Score puede contribuir a la prevención de crisis financieras y a la protección de los intereses de los diferentes actores involucrados en el entorno empresarial. En un contexto económico volátil y competitivo como el actual, la detección temprana de posibles irregularidades contables puede evitar consecuencias devastadoras tanto para la empresa como para su entorno económico y social.
Conforme a lo anterior, este análisis proporcionará una medida precisa del comportamiento financiero de las pymes del sector de la construcción en la ciudad de Bogotá, siendo un recurso fundamental para la investigación en el ámbito académico y la toma de decisiones empresariales en el sector real. Aunque la aplicación del modelo Beneish en Colombia es aún limitada, representa una oportunidad importante para mejorar la integridad en la salud financiera de las empresas. Es esencial reconocer que la calidad de la información contable en las pymes del sector de la construcción de Bogotá requiere atención detallada, como lo indican Papik y Papikova (2022), Rodríguez, Rodríguez y Rubio (2023) y De Alcántara, Pimenta, Mantovani, Oliveira, Dos Santos y Puchalski (2024), investigar todo lo relacionado en el campo de la calidad financiera y contable en las organizaciones, no solo contribuirá al fortalecimiento y desarrollo académico de esta temática en el área de la contabilidad y las finanzas, sino que también ofrecerá un escenario propicio y óptimo para la toma de decisiones y la protección de intereses económicos y financieros en el contexto de estas pymes.
METODOLOGÍA
El proceso de investigación se efectúa bajo un enfoque metodológico cuantitativo mediante un estudio exploratorio. El alcance del estudio es de naturaleza descriptiva y no experimental, ya que examina el comportamiento de la calidad de la información financiera de las pymes del sector económico de la construcción. Para determinar las empresas objeto de estudio se utiliza como criterio de selección: incluir aquellas empresas que reportan información financiera en el Sistema Integrado de Información Societaria (SIIS) de la Superintendencia de Sociedades de Colombia durante el período 2018-2022.
Para medir la calidad de la información financiera se propone el uso del modelo Beneish M-Score. Como lo mencionan Roque, Escobar y Mejía (2022), este modelo matemático se estructura mediante ocho índices que permite medir las distorsiones de la información financiera del período t con relación al t-1:
Índice de ventas (DSRI):
Índice de margen bruto (GMI):
Índice de calidad de activos (AQI):
Índice de crecimiento de ventas (SGI):
Índice de depreciación (DEPI):
Índice de gastos generales, administrativos y de ventas (SGAI):
Índice de acumulaciones totales a activos totales (TATA):
Índice de apalancamiento (LVGI):
Una vez calculados los indicadores que estructuran el modelo, se procede al cálculo del puntaje M como lo define Beneish (1999):
Los resultados emanados de la aplicación del modelo Beneish M-score son analizados según los siguientes criterios de decisión:
Una puntuación del modelo inferior a -1,78 indica que la organización no presenta indicios de manipulación de los estados financieros.
Una puntuación del modelo superior a -1,78 indica que la compañía presenta altas probabilidades de manipular la información contable.
Con el objetivo de realizar una evaluación cuantitativa sobre los resultados del modelo de puntaje M se propone la aplicación de una prueba de hipótesis mediante el cálculo de una prueba paramétrica t de Student. Este test de corte transversal permite determinar con evidencia estadística la presencia de indicios de manipulación financiera de manera sistemática durante el período de observación analizado.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados de la investigación se inician con un análisis del promedio, mediana y desviación estándar de los resultados del puntaje M-score (Tabla 1). Luego, se continúa con la estimación de las empresas que arrojan perfiles manipuladores durante el período 2018-2022. Para concluir, se verifica mediante una prueba de hipótesis si las empresas experimentan indicios de manipulación de manera sostenida.
Tabla 1 Estadística descriptiva del puntaje M-score.
| Variables | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
| Promedio | - 25,68 | 837,66 | - 73,26 | 89,72 | - 109,95 |
| Mediana | - 2,47 | - 2,41 | - 2,42 | - 2,29 | - 2,42 |
| Desviación estándar | 170,60 | 14204,43 | 500,39 | 3261,27 | 754,58 |
Fuente: elaboración propia (2024).
Los resultados de las pruebas estadísticas del puntaje M-Score muestran una variabilidad significativa de año en año en todas las variables; algunos años mostrando valores extremos. Es importante señalar que los promedios del puntaje Z son muy variables, demostrando que existen fluctuaciones significativas durante la ventana de observación. Para el caso de la mediana sus valores son consistentemente bajos y cercanos a cero en todos los años, lo que sugiere una tendencia central estable a pesar de las fluctuaciones en los promedios. En lo relativo a la desviación estándar, esta muestra un alto grado de dispersión de los datos alrededor del promedio.
Una vez efectuado el análisis de las variables estadísticas del puntaje Z se procede a los resultados específicos de la aplicación del modelo Beneish según las empresas objeto de estudio. Los resultados se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2 Resultados del modelo Beneish M-score período 2018-2022.
| Indicios de manipulación | Indicios de no manipulación | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Período | Cantidad | Peso relativo | Cantidad | Peso relativo | |
| 2018 | 96 | 24 % | 309 | 76 % | |
| 2019 | 103 | 25 % | 302 | 75 % | |
| 2020 | 84 | 21 % | 321 | 79 % | |
| 2021 | 131 | 32 % | 274 | 68 % | |
| 2022 | 112 | 28 % | 293 | 72 % | |
Fuente: elaboración propia (2024).
Dentro del conjunto de empresas examinadas se observa que en promedio el 26 % (106) exhibe indicios de manipulación. Para los años 2018 y 2020 se presentan la menor cantidad de empresas que presentan indicios de no manipulación. A partir de este resultado se efectúa un análisis de frecuencia con el objetivo de verificar si las empresas objeto de estudio experimentan indicios de manipulación de manera sistemática. Los resultados del análisis de tendencia se muestran a continuación en la Tabla 3.
Tabla 3 Análisis de frecuencia de indicios de manipulación durante el período 2018-2022.
| Indicio de manipulación | Cantidad | Peso relativo |
|---|---|---|
| 0 | 98 | 24 % |
| 1 | 155 | 38 % |
| 2 | 101 | 25 % |
| 3 | 38 | 9 % |
| 4 | 10 | 2 % |
| 5 | 3 | 1 % |
Fuente: elaboración propia (2024).
El análisis de frecuencia desarrollado evidencia que solo el 24 % de la muestra objeto de estudio no presenta indicios de manipulación de la información financiera. El mayor número de empresas con indicios de manipulación se concentran entre los niveles 1 y 2. Para las empresas que manipularon al menos una vez sus reportes financieros se observa que 155 de ellas presentan indicios de prácticas indebidas durante los años 2018 al 2022. Mientras que 101 de las analizadas mostraron indicios de dos evidencias de manipulación de la información financiera. Es importante señalar que solo tres empresas presentaron indicios de manipulación durante los cinco años analizados, lo que permite inferir que puede ser una práctica recurrente en estas empresas.
En lo relativo a la aplicación de la técnica paramétrica t de Student se define como prueba de hipótesis la siguiente:
H0 = La empresa presenta un perfil manipulador sistemático entre los años 2018-2022.
H1 = La empresa presenta un perfil no manipulador sistemático entre los años 2018-2022.
Tomando como referencia que la ventana de observación es de 5 años (2018-2022), se plantea la prueba de t de student para n < 30. Para este caso se define como valor de rechazo un t_e < 2,1318 para un alfa del 5 % con n - 1 de grados de libertad (GL).
Donde:
t e = estadístico t de la empresa.
X e = Puntaje M promedio de la empresa.
μ = Media de la población.
σ e = Desviación estándar del puntaje M de la empresa.
n = número de años analizados.
Los resultados de la prueba t de student se muestran en la Tabla 4.
Tabla 4 Proporción de empresas con perfil manipulador de manera sistemática entre el 2018 y el 2022.
| Concepto | Absoluto | Peso relativo |
|---|---|---|
| Indicios de perfil manipulador | 115 | 28,4 % |
| Indicios de perfil no manipulador | 290 | 71,6 % |
| Total | 405 | 100 % |
Fuente: elaboración propia (2024).
En la tabla anterior se observa que aproximadamente el 28,4 % de las empresas que conforman la muestra presentan un perfil manipulador de manera sistemática durante el período 2018 a 2022. Para el caso de las empresas con perfil no manipulador al interior del sector de la construcción, su proporción es del 39,6 %. De acuerdo con lo anterior se evidencia la aplicación potencial de prácticas contables que violan el principio de representación fiel de la información financiera. Esto sugiere importantes interrogantes y preocupaciones sobre la integridad de la información financiera reportada por las empresas durante el período 2018-2022.
La utilización del modelo Beneish M-Score para detectar posibles perfiles manipuladores es una herramienta acertada para la determinación de este tipo de prácticas. La identificación temprana de riesgos de manipulación financiera es esencial para mantener la confianza de los inversionistas, reguladores y otras partes interesadas en la integridad de la información financiera.
CONCLUSIONES
La investigación realizada indica que las empresas del sector construcción exhiben señales de prácticas contables engañosas durante la ventana de observación 2018-2022. Este fenómeno podría ser resultado de las difíciles condiciones financieras que atraviesan algunas pymes del sector; situación que desencadena una posible manipulación de los estados financieros como estrategia para mostrar una mejor imagen frente a sus grupos de interés.
El empleo del modelo Beneish M-Score continúa siendo una herramienta confiable para detectar posibles perfiles manipuladores, contribuyendo así a la identificación del riesgo de manipulación en la información financiera. En última instancia, la investigación subraya la importancia de la transparencia y la vigilancia en la presentación de estados financieros.
La confianza en la información financiera es esencial para el funcionamiento saludable de los mercados financieros y la toma informada de decisiones por parte de los inversionistas. La implementación de medidas regulatorias más estrictas y la promoción de prácticas contables éticas son elementos cruciales para salvaguardar la integridad del sistema financiero en situaciones de incertidumbre.
