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Del-Castillo-García, Agustín 2021-11-11T08:32:08Z 2021-11-11T08:32:08Z 2021-11-10 https://hdl.handle.net/10630/23193 Los modelos de predicción de insolvencia han experimentado un importante desarrollo en las últimas décadas. Sin embargo, se ha detectado que la capacidad predictiva de los mismos ha venido disminuyendo y los investigadores abogan por incluir nuevas variables explicativas y criterios adicionales para la selección de muestras. En este contexto, los activos intangibles como la reputación corporativa (RC) y la calidad de los beneficios empresariales han venido mostrando un importante poder explicativo en la situación de insolvencia. Por ello la literatura previa demanda un mayor conocimiento sobre las relaciones entre RC y calidad de los beneficios empresariales, y sobre sus efectos en la situación financiera de las empresas. De otra parte, y aunque la literatura previa ha desarrollado modelos focalizados en determinadas industrias y modelos globales con muestras de varias industrias, aún son escasos los resultados empíricos que demuestran la superioridad de unos sobre otros. Por tanto, determinar si los modelos globales consiguen una mayor precisión que los modelos focalizados también parece una cuestión de especial interés. Otro de los aspectos en los que se demanda una mayor investigación es el relacionado con las opiniones de auditoría cualificadas por continuidad. Los modelos que predicen estas opiniones han resultado muy importantes para el análisis de la insolvencia empresarial, pero su desarrollo en empresas como las del sector de deportes es aún inexistente. La presente tesis doctoral cubre los referidos huecos en la literatura previa sobre predicción de insolvencia desarrollando investigación sobre variables explicativas y criterios de selección muestral que ayudan a alcanzar una mayor precisión en la predicción. spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Deudor y acreedor Modelos de Predicción de Insolvencia: Un Análisis de Variables No Financieras y de Selección Muestral doctoral thesis