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Análisis de los factores explicativos del endeudamiento en pymes en el período pandemia y post pandemia
Belfanti María Pía - UNVM.
Sader Gustavo - UNVM.
Tissra Pablo Martín - UNVM.
Sader Gustavo - UNVM.
Tissra Pablo Martín - UNVM.
Jornadas 2024 Pre IX Congreso de Ciencias Económicas del Centro de la República de la UNVM, Villa María, 2024.
Dirección estable:
https://www.aacademica.org/jornadas.2024.pre.ix.congreso.de.ciencias.economicas.del.centro.de.la.republica.de.la.unvm/15
Resumen
Las pequeñas y medianas empresas (Pymes) representan para los países latinoamericanos, un porcentaje relevante del tejido empresarial, aportando en gran medida a la generación del empleo. En Argentina representan el 70% del empleo privado y el 40% del PBI, segun datos expuestos por la SEPYME.
Así mismo, existe evidencia de que un alto porcentaje de estas, no logran superar los dos años de subsistencia en el mercado, ya que enfrentan diferentes retos para los cuales la mayoría no están preparadas. Esto conlleva a su cierre, aparejando baja de empleos y caída en la economía. Así, una de las razones es la imposibilidad de acceder a los recursos financieros e intelectuales necesarios para su funcionamiento y la incapacidad de sus directivos para gestionarlas exitosamente. Por este motivo, el problema de financiamiento toma gran relevancia, ya que sin el acceso a fuentes de financiación y sin flujos suficientes, la pyme no puede operar y tiene menos posibilidades para sobrevivir.
El objetivo de esta investigación es determinar la incidencia que ejercen determinados factores (tamaño de la empresa, recursos generados, garantías, gastos de la deuda, oportunidad de crecimiento, edad de la empresa, rentabilidad y riesgo operativo) en el nivel de endeudamiento de las empresas pymes no financieras que cotizan en el mercado de capitales argentino en el período pandemia y post pandemia comprendido entre 2019 – 2023,. Para ello, se desarrolla una investigación exploratoria, de corte longitudinal, de carácter descriptivo y explicativo de los factores mencionados a través de la aplicación de un modelo, utilizando la metodología de datos de panel. Los resultados esperados están en relación con el impacto en el endeudamiento de los factores mencionados.
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Para ver una copia de esta licencia, visite https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es.
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