Modelación estructural de ecuaciones, metodología aplicada en una investigación: determinantes de la estructura de capital que afectan el valor de las empresas que cotizan en la BMV

Natalia Carolina  Castillo Caballero

doi:10.29105/vtga7.2-13

Autores/as

Natalia Carolina Castillo Caballero Universidad Autónoma de Nuevo León

DOI:

https://doi.org/10.29105/vtga7.2-13

Palabras clave:

Valor de la empresa

Resumen

El objetivo de este artículo es presentar información que fomente el uso del método estadístico: Modelación Estructural de Ecuaciones con enfoque de Mínimos Cuadrados Parciales, en el área de Finanzas en México, ya se puede observar poco utilizado en esta materia comparado con el uso habitual de la regresión múltiple, teniendo bondades que permitirían darle otro enfoque a las investigaciones. Esto se pretende lograr por medio de un Marco Teórico que explica las características de este método estadístico y planteando cómo se estructura una investigación en este caso. Después, para entender su aplicación y los resultados que se obtendrán se presenta un ejemplo de aplicación conceptual – empírica ilustrativa, de este método estadístico, aplicándolo a la investigación de los Determinantes de la Estructura de Capital en las empresas que cotizan en la BMV, con una muestra – prueba de 10 empresas que cotizan en la BMV del sector: Productos de Consumo Frecuente: subsectores Alimentos y Bebidas, analizando los datos anuales del 2010 al 2019. Como principal aportación es presentar las principales bondades de este método estadístico, por medio del análisis de los resultados obtenidos en el ejemplo empírico ilustrativo, que son: poder manejar constructos conformados por varias variables para analizar mejor las hipótesis, lograr analizar varias ecuaciones que se presentan al mismo tiempo, conseguir analizar efectos indirectos a través de variables mediadoras, y realizar el análisis de rutas o dependencias, comprobando teorías.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Bloomberg. (2020). https://www.bloomberg.com/latam/blog/category/mexico/

Flores del Ángel, P. (2021). Elementos de la Compensación variable que motivan a los trabajadores para incrementar su desempeño laboral basado en competencias, en las empresas japonesas del estado de Nuevo León: un modelo de ecuaciones estructurales. DOI: https://doi.org/10.29105/rinn18.35-6

Guerra Moya, Sergio A. (2007). Introducción al Análisis Multivariable (p. 24). Apuntes / Memoria en extenso.

Guerra Moya, Sergio Armando, & Ponce Sánchez, R. (2014). Capítulo 15 Análsis Multivariante: Modelización con Ecuaciones Estructurales. In Métodos y técnicas cualitativas y cuantitativas aplicables a la investigación en ciencias sociales (pp. 315–350).

Jairo, I. (2008). The use of structural equation modelling (SEM) in capital structure empirical analysis. KCA Journal of Business Management, 1, 1. DOI: https://doi.org/10.4314/kjbm.v1i1.43819

Layva Cordero, O., & Olague, J. T. (2014). Capítulo 22 Modelos de Ecuaciones Estructurales por el Método de Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares-PLS). In Métodos y técnicas cualitativas y cuantitativas aplicables a la investigación en ciencias sociales (pp. 479–497).

Martínez, C. M., & Sepúlveda, M. A. R. (2012). Introducción al análisis factorial exploratorio. Revista Colombiana de Psiquiatría, 41(1), 197–207. https://doi.org/10.1016/s0034-7450(14)60077-9 DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-7450(14)60077-9

Ramli, N. A., Latan, H., & Nartea, G. V. (2018). Why should PLS-SEM be used rather than regression? evidence from the capital structure perspective. In International Series in Operations Research and Management Science (Vol. 267, Issue April). https://doi.org/10.1007/978-3-319-71691-6_6 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-71691-6_6

Restrepo, L., & Gonzáles, J. (2007). From Pearson to Spearman. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 20(2), 183–192. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-06902007000200010

Ríos Ángeles, N. (2019). Tecnología aplicada a la reducción de costos de la logística de entrada en empresas importadoras de la industria alimentaría del Perú.

Rositas, J. (2004). La gestión bajo una cultura de calidad en México: una verificación empírica. (Quality management in Mexico: an empirical approach). Innovaciones de Negocios, 1(2), 265–276. http://www.web.facpya.uanl.mx/rev_in/Revistas/1.2/A6.pdf DOI: https://doi.org/10.29105/rinn1.2-6

Rositas, J., Badii, M. H., Castillo, J., & Foroughbakhch, R. (2007). Técnicas de investigación basadas en sistemas de modelación estructurada. In Universidad Autónoma de Nuevo León & M.H Badii & J. Castillo (Eds.), Técnicas Cuantitativas en la Investigación (Primera ed).

Rositas Martínez, J. (2021). ALFA DE CRONBACH: Comprensión conceptual, verificación detallada de su cálculo y análisis crítico de su valor. Apuntes / Memoria en extenso.

Ruiz, M. A., Pardo, A., & San Martín, R. (2010). Modelos de Ecuaciones Estructurales. Pepeles Del Psicólogo, 31(1), 34–45.

Vega Vilca, J. C., & Guzman, J. (2011). Regresion PLS y PCA Como Solución al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple. Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, 18(1), 9. https://doi.org/10.15517/rmta.v18i1.2111 DOI: https://doi.org/10.15517/rmta.v18i1.2111