3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3912
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i3.2669
Gestión del capital de trabajo y morosidad fiscal en PyMEs
del Guayas
Working capital management and tax delinquency in SMEs in Guayas
Estefania Magdalena González Balón
estefania.gonzalezbalon@upse.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-8915-3377
Universidad Estatal Península de Santa Elena
Ecuador – La Libertad
Wilson Javier Toro Álava
wtoro@upse.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-8915-3377
Universidad Estatal Península de Santa Elena
Ecuador – La Libertad
Artículo recibido: 10 agosto 2026- Aceptado para publicación:16 septiembre 2026
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
En el presente estudio se evalúa la influencia que tiene la eficiencia en la gestión del capital de
trabajo sobre la liquidez corriente y absoluta de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs)
comerciales en la provincia del Guayas durante el ejercicio fiscal 2025. Empleando un enfoque
cuantitativo y un diseño transversal, se analizó una muestra homogénea de 1,940 sociedades
pertenecientes al sector de comercio al por mayor y menor, dicho análisis econométrico aplicó
dos modelos de regresión lineal múltiple en espejo corregidos mediante errores estándar robustos.
Las cifras del sector exponen una marcada contradicción entre la solvencia teórica y el efectivo
inmediato. Mientras la liquidez corriente promedia 2.19 veces, el ratio absoluto cae a una mediana
de 0.18 veces por un ciclo operativo de 196 días que congela los fondos mediante 127 días de
inventario y 69 días de retraso en cobranzas. Esta ilusión contable demuestra que los plazos
operativos abultan el indicador convencional pero vacían la caja real, generando un impacto
negativo que empeora conforme las demoras se acumulan. El diagnóstico revela que las métricas
tradicionales encubren un riesgo latente de insolvencia técnica; el crecimiento de la firma no
soluciona la escasez de dinero, sino que traslada los recursos inmovilizados desde las bodegas
físicas hacia las cuentas por cobrar.
Palabras clave: liquidez absoluta, ilusión contable, bodega, PyMEs comerciales, eficiencia
operativa
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3913
ABSTRACT
This study evaluates the influence of working capital management efficiency on the current and
absolute liquidity of small and medium-sized commercial enterprises (SMEs) in the Guayas
province during the 2025 fiscal year. Using a quantitative approach and a cross-sectional design,
a homogeneous sample of 1,940 companies belonging to the wholesale and retail trade sector was
analyzed. This econometric analysis applied two mirror-image multiple linear regression models
corrected using robust standard errors. The sector's figures reveal a marked contradiction between
theoretical solvency and immediate cash flow. While current liquidity averages 2.19 times, the
absolute ratio falls to a median of 0.18 times due to a 196-day operating cycle that ties up funds
through 127 days of inventory and 69 days of collection delays. This accounting illusion
demonstrates that operating cycles inflate the conventional indicator but deplete the actual cash
flow, generating a negative impact that worsens as delays accumulate. The diagnosis reveals that
traditional metrics mask a latent risk of technical insolvency; the firm's growth does not solve the
shortage of money but rather transfers immobilized resources from physical warehouses to
accounts receivable.
Keywords: working capital, absolute liquidity, accounting illusion, commercial SMEs,
operational efficiency
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
ABSTRACT
This study evaluates the influence of working capital management efficiency on the current and
absolute liquidity of small and medium-sized commercial enterprises (SMEs) in the Guayas
province during the 2025 fiscal year. Using a quantitative approach and a cross-sectional design,
a homogeneous sample of 1,940 companies belonging to the wholesale and retail trade sector was
analyzed. This econometric analysis applied two mirror-image multiple linear regression models
corrected using robust standard errors. The sector's figures reveal a marked contradiction between
theoretical solvency and immediate cash flow. While current liquidity averages 2.19 times, the
absolute ratio falls to a median of 0.18 times due to a 196-day operating cycle that ties up funds
through 127 days of inventory and 69 days of collection delays. This accounting illusion
demonstrates that operating cycles inflate the conventional indicator but deplete the actual cash
flow, generating a negative impact that worsens as delays accumulate. The diagnosis reveals that
traditional metrics mask a latent risk of technical insolvency; the firm's growth does not solve the
shortage of money but rather transfers immobilized resources from physical warehouses to
accounts receivable.
Keywords: working capital, absolute liquidity, accounting illusion, commercial SMEs,
operational efficiency
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3914
INTRODUCCIÓN
Dentro del tejido empresarial de Latinoamérica, las pequeñas y medianas empresas
(PyMEs) constituyen el motor fundamental del crecimiento económico debido a su capacidad
para dinamizar el Producto Interno Bruto y absorber la mayor parte de la fuerza laboral disponible.
No obstante, en el Entorno de América Latina, este fenómeno de estancamiento degrada
significativamente el desempeño financiero de las empresas. La carga tributaria se ve impulsada
por una caja reducida y atraso en cobros (Figlioli et al., 2024). En el contexto ecuatoriano, la
provincia del Guayas es considerada como el principal nodo comercial y financiero del país,
concentrando un catastro empresarial activo del cual se registra que más de la cuarta parte de las
organizaciones se dedican de manera formal al intercambio de bienes y servicios dentro de la
rama G de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme. Sin embargo, esta relevancia
macroeconómica se enfrenta a una vulnerabilidad estructural profunda, siendo esto resultado de
las rigurosas restricciones que enfrentan la mayoría de los negocios de esta índole para acceder a
los mercados de capitales formales o conseguir financiamiento bancario tradicional en
condiciones favorables. Esta exclusión financiera obliga a los administradores locales a depender
casi exclusivamente de la optimización de sus recursos internos para garantizar la marcha
cotidiana del negocio, transformando la administración de los activos y pasivos de corto plazo en
el eje central de su estrategia de supervivencia corporativa.
La literatura académica aborda la gestión del capital de trabajo neto no solo como una
métrica de eficiencia interna, sino como el fondo líquido indispensable que garantiza la viabilidad
operativa frente a las exigencias regulatorias de la administración tributaria. La distribución de
los recursos corrientes se encuentra fuertemente condicionada por los niveles de coacción
económica del entorno, estudios sugieren que la presión fiscal ejerce un impacto directo sobre el
equilibrio financiero y la liquidez corporativa, reduciendo de forma significativa los márgenes de
maniobra y la flexibilidad para afrontar las responsabilidades tributarias ante el estado (Batrancea,
2021). Esta vulnerabilidad profundiza más cuando coexisten barreras de acceso al crédito formal,
puesto que las restricciones financieras amplifican el efecto que causa contar con una caja
ineficiente sobre el desempeño general de negocios, obligando a los administradores a priorizar
la acumulación de efectivo inmediato para evitar sanciones estatales y multas por mora, en lugar
de destinar esos fondos a la expansión de sus actividades mercantiles (Silva & Silva, 2026).
Este requerimiento crítico de liquidez inmediata se enfrenta de forma directa a las
deficiencias en la recuperación de la cartera y a la lenta rotación del inventario. Los análisis
empíricos enfocados en el sector de las pequeñas y medianas empresas evidencian que la
dilatación de los plazos de las cuentas por cobrar destruye los flujos de caja operativos, forzando
a los negocios a asumir el costo fiscal de transacciones devengadas y facturadas cuyo dinero real
aún no ha ingresado a la tesorería (Eton et al., 2025). Esta fenómeno entre la recaudación real y
INTRODUCCIÓN
Dentro del tejido empresarial de Latinoamérica, las pequeñas y medianas empresas
(PyMEs) constituyen el motor fundamental del crecimiento económico debido a su capacidad
para dinamizar el Producto Interno Bruto y absorber la mayor parte de la fuerza laboral disponible.
No obstante, en el Entorno de América Latina, este fenómeno de estancamiento degrada
significativamente el desempeño financiero de las empresas. La carga tributaria se ve impulsada
por una caja reducida y atraso en cobros (Figlioli et al., 2024). En el contexto ecuatoriano, la
provincia del Guayas es considerada como el principal nodo comercial y financiero del país,
concentrando un catastro empresarial activo del cual se registra que más de la cuarta parte de las
organizaciones se dedican de manera formal al intercambio de bienes y servicios dentro de la
rama G de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme. Sin embargo, esta relevancia
macroeconómica se enfrenta a una vulnerabilidad estructural profunda, siendo esto resultado de
las rigurosas restricciones que enfrentan la mayoría de los negocios de esta índole para acceder a
los mercados de capitales formales o conseguir financiamiento bancario tradicional en
condiciones favorables. Esta exclusión financiera obliga a los administradores locales a depender
casi exclusivamente de la optimización de sus recursos internos para garantizar la marcha
cotidiana del negocio, transformando la administración de los activos y pasivos de corto plazo en
el eje central de su estrategia de supervivencia corporativa.
La literatura académica aborda la gestión del capital de trabajo neto no solo como una
métrica de eficiencia interna, sino como el fondo líquido indispensable que garantiza la viabilidad
operativa frente a las exigencias regulatorias de la administración tributaria. La distribución de
los recursos corrientes se encuentra fuertemente condicionada por los niveles de coacción
económica del entorno, estudios sugieren que la presión fiscal ejerce un impacto directo sobre el
equilibrio financiero y la liquidez corporativa, reduciendo de forma significativa los márgenes de
maniobra y la flexibilidad para afrontar las responsabilidades tributarias ante el estado (Batrancea,
2021). Esta vulnerabilidad profundiza más cuando coexisten barreras de acceso al crédito formal,
puesto que las restricciones financieras amplifican el efecto que causa contar con una caja
ineficiente sobre el desempeño general de negocios, obligando a los administradores a priorizar
la acumulación de efectivo inmediato para evitar sanciones estatales y multas por mora, en lugar
de destinar esos fondos a la expansión de sus actividades mercantiles (Silva & Silva, 2026).
Este requerimiento crítico de liquidez inmediata se enfrenta de forma directa a las
deficiencias en la recuperación de la cartera y a la lenta rotación del inventario. Los análisis
empíricos enfocados en el sector de las pequeñas y medianas empresas evidencian que la
dilatación de los plazos de las cuentas por cobrar destruye los flujos de caja operativos, forzando
a los negocios a asumir el costo fiscal de transacciones devengadas y facturadas cuyo dinero real
aún no ha ingresado a la tesorería (Eton et al., 2025). Esta fenómeno entre la recaudación real y
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los calendarios del fisco se ha agravado bajo las nuevas realidades normativas de la región, donde
exponen que las reformas fiscales recientes imponen regímenes de retención y cargas
administrativas más severas sobre las PyMEs, abarcando de manera directa el capital disponible
y empujando a los negocios a recurrir al financiamiento informal con proveedores o a incurrir en
omisiones declarativas involuntarias para evitar la paralización de sus operaciones (Villalta-
Santana & Monroy-Baquerizo, 2025).
La estructuración del capital de trabajo neto se consolida en la literatura científica actual
como un determinante crítico en la estabilidad financiera y eficiencia operativa interna para incidir
de forma directa sobre los compromisos operativos y fiscales. El despliegue de estos recursos
exige un equilibrio riguroso, en economías de desarrollo la gestión deficiente de los activos y
pasivos corrientes deprime de manera significativa la rentabilidad global de las pequeñas y
medianas empresas (Braimah et al., 2021). Esta vulnerabilidad estructural se agudiza durante las
fluctuaciones de los ciclos macroeconómicos, dadoque el ciclo de vida financiero de los negocios
y su capacidad de respuesta ante escenarios de crisis dependen estrechamente de las restricciones
del sistema financiero local, lo que obliga a la gerencia a mantener un fondo de maniobra para
evitar escenarios de para operativa (La Rocca et al., 2025).
Sin embargo, esta necesidad de mantener efectivo disponible se enfrenta de forma directa
y constante a las prácticas comerciales ordinarias donde la flexibilización de los plazos de cobro
busca sostener el nivel de facturación. Estudios recientes advierten que la administración del
crédito comercial influye de forma directa sobre los márgenes de ganancia de las PyMEs, situando
a los negocios en una posición compleja entre sostener su participación de mercado o respaldar
la disponibilidad de caja (Silva S. , 2024). El riesgo de esta estrategia se materializa cuando
ocurren atrasos en la recaudación. Los retrasos y el incumplimiento en los pagos de los
compradores dilatan severamente el ciclo de conversión del efectivo y congelan el capital de
trabajo neto, transformando la aparente solidez de los balances generales en una inmovilización
de recursos que vulnera la capacidad de pago (Maesaroh & Faturohman, 2024).
El problema financiero provocado por carteras vencidas y mercancías estancadas
adquiere una connotación fiscal bajo el esquema de devengo impositivo que rige la liquidación
de impuestas. Las normativas exigen la declaración y liquidación del impuesto a la renta
calculando utilidades contables sobre transacciones facturadas, sin considerar si dichos recursos
ingresaron efectivamente a las cuentas bancarias del negocio (Trang, 2023).
El comportamiento de cumplimiento tributario en las pequeñas y medianas empresas se
ven condicionadas, lo que demuestra que, a pesar de mostrar una solvencia corriente elevada
dentro de los balances este valor esta inflado por el rubro de activos por cobrar (Kabisa, 2026).
La articulación de estas distorsiones de caja fundamenta la validez de la presente
investigación dentro del ámbito de las ciencias tributarias, superando el enfoque corporativo
los calendarios del fisco se ha agravado bajo las nuevas realidades normativas de la región, donde
exponen que las reformas fiscales recientes imponen regímenes de retención y cargas
administrativas más severas sobre las PyMEs, abarcando de manera directa el capital disponible
y empujando a los negocios a recurrir al financiamiento informal con proveedores o a incurrir en
omisiones declarativas involuntarias para evitar la paralización de sus operaciones (Villalta-
Santana & Monroy-Baquerizo, 2025).
La estructuración del capital de trabajo neto se consolida en la literatura científica actual
como un determinante crítico en la estabilidad financiera y eficiencia operativa interna para incidir
de forma directa sobre los compromisos operativos y fiscales. El despliegue de estos recursos
exige un equilibrio riguroso, en economías de desarrollo la gestión deficiente de los activos y
pasivos corrientes deprime de manera significativa la rentabilidad global de las pequeñas y
medianas empresas (Braimah et al., 2021). Esta vulnerabilidad estructural se agudiza durante las
fluctuaciones de los ciclos macroeconómicos, dadoque el ciclo de vida financiero de los negocios
y su capacidad de respuesta ante escenarios de crisis dependen estrechamente de las restricciones
del sistema financiero local, lo que obliga a la gerencia a mantener un fondo de maniobra para
evitar escenarios de para operativa (La Rocca et al., 2025).
Sin embargo, esta necesidad de mantener efectivo disponible se enfrenta de forma directa
y constante a las prácticas comerciales ordinarias donde la flexibilización de los plazos de cobro
busca sostener el nivel de facturación. Estudios recientes advierten que la administración del
crédito comercial influye de forma directa sobre los márgenes de ganancia de las PyMEs, situando
a los negocios en una posición compleja entre sostener su participación de mercado o respaldar
la disponibilidad de caja (Silva S. , 2024). El riesgo de esta estrategia se materializa cuando
ocurren atrasos en la recaudación. Los retrasos y el incumplimiento en los pagos de los
compradores dilatan severamente el ciclo de conversión del efectivo y congelan el capital de
trabajo neto, transformando la aparente solidez de los balances generales en una inmovilización
de recursos que vulnera la capacidad de pago (Maesaroh & Faturohman, 2024).
El problema financiero provocado por carteras vencidas y mercancías estancadas
adquiere una connotación fiscal bajo el esquema de devengo impositivo que rige la liquidación
de impuestas. Las normativas exigen la declaración y liquidación del impuesto a la renta
calculando utilidades contables sobre transacciones facturadas, sin considerar si dichos recursos
ingresaron efectivamente a las cuentas bancarias del negocio (Trang, 2023).
El comportamiento de cumplimiento tributario en las pequeñas y medianas empresas se
ven condicionadas, lo que demuestra que, a pesar de mostrar una solvencia corriente elevada
dentro de los balances este valor esta inflado por el rubro de activos por cobrar (Kabisa, 2026).
La articulación de estas distorsiones de caja fundamenta la validez de la presente
investigación dentro del ámbito de las ciencias tributarias, superando el enfoque corporativo
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3916
convencional del circulante. El análisis econométrico aplicado a las sociedades de la provincia
del Guayas dota a los peritos fiscales y auditores de un instrumental predictivo indispensable para
mapear el riesgo de morosidad involuntaria frente al Servicio de Rentas Internas. Evaluar el
desajuste existente entre la liquidez corriente y la absoluta permite determinar si la estructura
interna de un negocio es capaz de soportar la presión fiscal periódica sin caer en omisiones
declarativas o contingencias normativas por falta de fondos. El estudio demuestra que la ilusión
contable de los balances tradicionales encubre riesgos fiscales severos, ofreciendo un marco
empírico indispensable para calibrar las políticas de fiscalización en sectores económicos
altamente expuestos a restricciones de capital.
Objetivo General
Evaluar el impacto de la eficiencia en la gestión del capital de trabajo sobre la capacidad
de pago convencional e inmediata de las PyMEs comerciales de la provincia del Guayas durante
el ejercicio fiscal 2025.
Objetivos Específicos
1. Caracterizar el comportamiento distributivo y la composición estructural de los ratios de
solvencia tradicional y disponibilidad monetaria neta de los negocios comerciales bajo
estudio.
2. Diagnosticar la inercia temporal y la dispersión de los periodos promedio de cobro y de
rotación de inventarios dentro del sector comercial.
3. Estimar los parámetros causales y efectos marginales de los plazos operativos sobre la
liquidez corriente y absoluta mediante el uso de modelos econométricos en espejo.
Hipótesis de investigación:
H1: El periodo promedio de cobro de las cuentas por cobrar comerciales ejerce una
incidencia negativa y estadísticamente significativa en la liquidez absoluta de las PyMEs
comerciales de la provincia del Guayas.
H2: El periodo promedio de rotación de inventarios ejerce una incidencia negativa y
estadísticamente significativa en la liquidez absoluta de las PyMEs comerciales de la provincia
del Guayas.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación se configuró bajo un enfoque cuantitativo de alcance orrelacional
mediante un diseño de carácter no experimental y de corte transaccional, orientando la recolección
de los datos financieros hacia un punto temporal único para testear las hipótesis formuladas de
manera objetiva. Pare el proceso operativo fue necesaria la descarga directa del catastro analítico
masivo provisto por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros correspondiente al
ejercicio fiscal 2025. Esta base de datos requirió pasar por un proceso de filtración de datos de
forma automatizada por algoritmos mediante el software RStudio que permitió aislar las
convencional del circulante. El análisis econométrico aplicado a las sociedades de la provincia
del Guayas dota a los peritos fiscales y auditores de un instrumental predictivo indispensable para
mapear el riesgo de morosidad involuntaria frente al Servicio de Rentas Internas. Evaluar el
desajuste existente entre la liquidez corriente y la absoluta permite determinar si la estructura
interna de un negocio es capaz de soportar la presión fiscal periódica sin caer en omisiones
declarativas o contingencias normativas por falta de fondos. El estudio demuestra que la ilusión
contable de los balances tradicionales encubre riesgos fiscales severos, ofreciendo un marco
empírico indispensable para calibrar las políticas de fiscalización en sectores económicos
altamente expuestos a restricciones de capital.
Objetivo General
Evaluar el impacto de la eficiencia en la gestión del capital de trabajo sobre la capacidad
de pago convencional e inmediata de las PyMEs comerciales de la provincia del Guayas durante
el ejercicio fiscal 2025.
Objetivos Específicos
1. Caracterizar el comportamiento distributivo y la composición estructural de los ratios de
solvencia tradicional y disponibilidad monetaria neta de los negocios comerciales bajo
estudio.
2. Diagnosticar la inercia temporal y la dispersión de los periodos promedio de cobro y de
rotación de inventarios dentro del sector comercial.
3. Estimar los parámetros causales y efectos marginales de los plazos operativos sobre la
liquidez corriente y absoluta mediante el uso de modelos econométricos en espejo.
Hipótesis de investigación:
H1: El periodo promedio de cobro de las cuentas por cobrar comerciales ejerce una
incidencia negativa y estadísticamente significativa en la liquidez absoluta de las PyMEs
comerciales de la provincia del Guayas.
H2: El periodo promedio de rotación de inventarios ejerce una incidencia negativa y
estadísticamente significativa en la liquidez absoluta de las PyMEs comerciales de la provincia
del Guayas.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación se configuró bajo un enfoque cuantitativo de alcance orrelacional
mediante un diseño de carácter no experimental y de corte transaccional, orientando la recolección
de los datos financieros hacia un punto temporal único para testear las hipótesis formuladas de
manera objetiva. Pare el proceso operativo fue necesaria la descarga directa del catastro analítico
masivo provisto por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros correspondiente al
ejercicio fiscal 2025. Esta base de datos requirió pasar por un proceso de filtración de datos de
forma automatizada por algoritmos mediante el software RStudio que permitió aislar las
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3917
inconsistencias métricas y estructurar una muestra homogénea. El filtrado inicial redujo las
observaciones societarias registradas según si cumplían los criterios específicos de legibilidad
contable antes de segmentar el universo empresarial.
Los criterios de inclusión delimitaron la población seleccionando en primera instancia las
sociedades cuyo Registro Único de Contribuyentes (RUC) inicia con el dígito regional 09,
asegurando focalizar el estudio a aquellos negocios cuyo domicilio fiscal y operaciones se
encuentren dentro de la provincia del Guayas, dentro de este marco el análisis se restringió de
forma exclusiva a las organizaciones clasificadas dentro de la rama G, concentrando el estudio
únicamente al comportamiento de comercios al por mayor y al por menor. El tamaño de los
negocios se parametrizó bajo los lineamientos del Código Orgánico de la Producción, Comercio
e Inversiones (COPCI). Esta norma legal permitió indexar únicamente a las pequeñas y medianas
empresas (PyMEs) con ingresos por actividades ordinarias situados en el rango estricto de
$100,001 a $5'000,000 de dólares de ventas anuales.
El protocolo de exclusión de la muestra eliminó del modelo analítico a las negocios
comerciales que reportaron saldos equivalentes a cero en su cuenta de inventarios debido a que la
ausencia absoluta de este rubro desnaturaliza la esencia de la intermediación mercantil. El proceso
de depuración también contempló la eliminación de inconsistencias temporales mediante la
exclusión de empresas cuyos periodos promedio de cobro o de inventario superaron los 360 días.
Sostener plazos superiores a un año comercial delata anomalías operativas o estados de
inactividad los cuales llegan a distorsionar el cálculo de las medias generales. Luego de aplicar
estos filtros de limpieza, la muestra definitiva se consolidó con 1,940 sociedades comerciales
activas y formalmente estables.
Para la desarrollo y obtención de resultados, se requirió métricas financieras las cuales se
obtuvieron mediante fórmulas matemáticas estandarizadas aplicadas sobre los saldos contables
devengados .
La evaluación analítica de la capacidad de pago requirió la operacionalización de la
Liquidez Corriente (𝐿𝐶), la cual constituye el indicador convencional idóneo para medir la
solvencia de corto plazo. Su estimación matemática se define mediante la siguiente relación
funcional:
𝐿𝐶 = Activo Corriente
Pasivo Corriente
Este ratio permite cuantificar cuántas unidades monetarias de respaldo posee la
organización por cada unidad de deuda exigible, determinando teóricamente el margen de
seguridad con el que operan los administradores frente a obligaciones inmediatas. En la literatura
contable contemporánea, este indicador es considerado el predictor primario de la salud financiera
en entornos corporativos de PyMEs, aunque se advierte que su agregación global puede encubrir
asimetrías severas en la calidad de los fondos disponibles (Court & Ogbolo, 2024). Debido a esta
inconsistencias métricas y estructurar una muestra homogénea. El filtrado inicial redujo las
observaciones societarias registradas según si cumplían los criterios específicos de legibilidad
contable antes de segmentar el universo empresarial.
Los criterios de inclusión delimitaron la población seleccionando en primera instancia las
sociedades cuyo Registro Único de Contribuyentes (RUC) inicia con el dígito regional 09,
asegurando focalizar el estudio a aquellos negocios cuyo domicilio fiscal y operaciones se
encuentren dentro de la provincia del Guayas, dentro de este marco el análisis se restringió de
forma exclusiva a las organizaciones clasificadas dentro de la rama G, concentrando el estudio
únicamente al comportamiento de comercios al por mayor y al por menor. El tamaño de los
negocios se parametrizó bajo los lineamientos del Código Orgánico de la Producción, Comercio
e Inversiones (COPCI). Esta norma legal permitió indexar únicamente a las pequeñas y medianas
empresas (PyMEs) con ingresos por actividades ordinarias situados en el rango estricto de
$100,001 a $5'000,000 de dólares de ventas anuales.
El protocolo de exclusión de la muestra eliminó del modelo analítico a las negocios
comerciales que reportaron saldos equivalentes a cero en su cuenta de inventarios debido a que la
ausencia absoluta de este rubro desnaturaliza la esencia de la intermediación mercantil. El proceso
de depuración también contempló la eliminación de inconsistencias temporales mediante la
exclusión de empresas cuyos periodos promedio de cobro o de inventario superaron los 360 días.
Sostener plazos superiores a un año comercial delata anomalías operativas o estados de
inactividad los cuales llegan a distorsionar el cálculo de las medias generales. Luego de aplicar
estos filtros de limpieza, la muestra definitiva se consolidó con 1,940 sociedades comerciales
activas y formalmente estables.
Para la desarrollo y obtención de resultados, se requirió métricas financieras las cuales se
obtuvieron mediante fórmulas matemáticas estandarizadas aplicadas sobre los saldos contables
devengados .
La evaluación analítica de la capacidad de pago requirió la operacionalización de la
Liquidez Corriente (𝐿𝐶), la cual constituye el indicador convencional idóneo para medir la
solvencia de corto plazo. Su estimación matemática se define mediante la siguiente relación
funcional:
𝐿𝐶 = Activo Corriente
Pasivo Corriente
Este ratio permite cuantificar cuántas unidades monetarias de respaldo posee la
organización por cada unidad de deuda exigible, determinando teóricamente el margen de
seguridad con el que operan los administradores frente a obligaciones inmediatas. En la literatura
contable contemporánea, este indicador es considerado el predictor primario de la salud financiera
en entornos corporativos de PyMEs, aunque se advierte que su agregación global puede encubrir
asimetrías severas en la calidad de los fondos disponibles (Court & Ogbolo, 2024). Debido a esta
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3918
limitación dentro de su propia definición, el diseño metodológico introduce una nueva variable,
definida como la Liquidez Absoluta (𝐿𝐴) esta cumple un rol de control mucho más estricto y es
expresada mediante la siguiente ecuación:
𝐿𝐴 = Efectivo y Equivalentes de Efectivo
Pasivo Corriente
La principal diferencia de esta variable con LC es que elimina la ilusión contable de
solvencia al aislar únicamente la caja física y los saldos bancarios depositados. Esta depuración
es indispensable en el análisis de empresas comerciales, ya que sirve como la contraprueba
matemática idónea para evaluar si las organizaciones poseen recursos líquidos disponibles de
forma instantánea sin depender de la realización forzada de sus existencias o de la recuperación
de carteras morosas (Zimon, 2020)
Por otra parte, el análisis de la eficiencia operativa en la administración del capital de
trabajo se estructuró a partir de dos regresores temporales que capturan la velocidad de rotación
de los fondos internos. El primero es el Periodo Promedio de Cobro (𝑃𝑃𝐶), el cual cuantifica los
días requeridos para transformar la cartera comercial en efectivo nulo para la tesorería:
𝑃𝑃𝐶 = Cuentas por Cobrar Comerciales × 360
Ingresos por Actividades Ordinarias
La dilatación de este periodo actúa como un factor de estrangulamiento financiero que
inmoviliza el capital de trabajo y eleva el riesgo de incobrabilidad, afectando negativamente el
desempeño general de las PyMEs (Court & Ogbolo, 2024). El segundo indicador es el Periodo
Promedio de Inventario (𝑃𝑃𝐼), el cual evalúa el tiempo de permanencia de las mercancías en
bodega antes de su venta:
𝑃𝑃𝐼 = Inventarios × 360
Costo de Ventas
Un inventario de lenta rotación representa costos de oportunidad elevados y
almacenamiento ineficiente que absorbe recursos financieros indispensables para la cobertura de
pasivos urgentes (Zimon & Tarighi, 2021).
Finalmente, para controlar los sesgos estructurales derivados de la heterogeneidad
dimensional de los negocios comerciales en la provincia del Guayas, se incorporó la variable de
escala 𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜, definida a través de la siguiente transformación logarítmica:
𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜 = ln(Activos Totales)
La inclusión del logaritmo de los activos permite homogeneizar la dispersión de las
observaciones muestrales dentro de los modelos lineales múltiples, aislando el hecho de que las
organizaciones de mayor tamaño suelen gozar de un acceso diversificado a fuentes de
financiamiento institucional y ciclos operativos diferenciados. El procesamiento y tratamiento de
este sistema de variables métricas se ejecutó íntegramente dentro del entorno estadístico RStudio
Para evaluar el impacto causal de la eficiencia en la gestión del capital de trabajo sobre
la capacidad de pago de los negocios y evidenciar el sesgo de la inflación de activos, el diseño
limitación dentro de su propia definición, el diseño metodológico introduce una nueva variable,
definida como la Liquidez Absoluta (𝐿𝐴) esta cumple un rol de control mucho más estricto y es
expresada mediante la siguiente ecuación:
𝐿𝐴 = Efectivo y Equivalentes de Efectivo
Pasivo Corriente
La principal diferencia de esta variable con LC es que elimina la ilusión contable de
solvencia al aislar únicamente la caja física y los saldos bancarios depositados. Esta depuración
es indispensable en el análisis de empresas comerciales, ya que sirve como la contraprueba
matemática idónea para evaluar si las organizaciones poseen recursos líquidos disponibles de
forma instantánea sin depender de la realización forzada de sus existencias o de la recuperación
de carteras morosas (Zimon, 2020)
Por otra parte, el análisis de la eficiencia operativa en la administración del capital de
trabajo se estructuró a partir de dos regresores temporales que capturan la velocidad de rotación
de los fondos internos. El primero es el Periodo Promedio de Cobro (𝑃𝑃𝐶), el cual cuantifica los
días requeridos para transformar la cartera comercial en efectivo nulo para la tesorería:
𝑃𝑃𝐶 = Cuentas por Cobrar Comerciales × 360
Ingresos por Actividades Ordinarias
La dilatación de este periodo actúa como un factor de estrangulamiento financiero que
inmoviliza el capital de trabajo y eleva el riesgo de incobrabilidad, afectando negativamente el
desempeño general de las PyMEs (Court & Ogbolo, 2024). El segundo indicador es el Periodo
Promedio de Inventario (𝑃𝑃𝐼), el cual evalúa el tiempo de permanencia de las mercancías en
bodega antes de su venta:
𝑃𝑃𝐼 = Inventarios × 360
Costo de Ventas
Un inventario de lenta rotación representa costos de oportunidad elevados y
almacenamiento ineficiente que absorbe recursos financieros indispensables para la cobertura de
pasivos urgentes (Zimon & Tarighi, 2021).
Finalmente, para controlar los sesgos estructurales derivados de la heterogeneidad
dimensional de los negocios comerciales en la provincia del Guayas, se incorporó la variable de
escala 𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜, definida a través de la siguiente transformación logarítmica:
𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜 = ln(Activos Totales)
La inclusión del logaritmo de los activos permite homogeneizar la dispersión de las
observaciones muestrales dentro de los modelos lineales múltiples, aislando el hecho de que las
organizaciones de mayor tamaño suelen gozar de un acceso diversificado a fuentes de
financiamiento institucional y ciclos operativos diferenciados. El procesamiento y tratamiento de
este sistema de variables métricas se ejecutó íntegramente dentro del entorno estadístico RStudio
Para evaluar el impacto causal de la eficiencia en la gestión del capital de trabajo sobre
la capacidad de pago de los negocios y evidenciar el sesgo de la inflación de activos, el diseño
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3919
metodológico formaliza una aproximación econométrica de tipo espejo. Es decir, esta estrategia
consiste en estimar dos modelos de regresión lineal múltiple independientes por Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO) sobre el mismo espacio muestral de 1,940 observaciones de la rama
G. El primer modelo evalúa la respuesta del indicador convencional de solvencia, configurándose
bajo la siguiente ecuación estructural:
𝐿𝐶𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑃𝑃𝐶𝑖 + 𝛽2𝑃𝑃𝐼𝑖 + 𝛽3𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 + 𝜖𝑖
Donde 𝐿𝐶𝑖 representa la Liquidez Corriente de la empresa 𝑖; 𝑃𝑃𝐶𝑖 constituye el Periodo
Promedio de Cobro; 𝑃𝑃𝐼𝑖 equivale al Periodo Promedio de Inventario; 𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 opera como la
variable de control de escala dimensional; 𝛽0 es el intercepto del modelo; 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3 corresponden
a los parámetros estimados para cada regresor, y 𝜖𝑖 simboliza el término de error estocástico. El
segundo modelo sustituye la variable dependiente por el indicador depurado de caja para
contrastar la dirección de los estimadores, estructurándose de la siguiente manera:
𝐿𝐴𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑃𝑃𝐶𝑖 + 𝛽2𝑃𝑃𝐼𝑖 + 𝛽3𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 + 𝜖𝑖
Donde 𝐿𝐴𝑖 representa la Liquidez Absoluta. La comparación de los signos y magnitudes
de los coeficientes 𝛽1 y 𝛽2 entre ambas ecuaciones constituye el núcleo de la inferencia causal
del estudio. De acuerdo con los fundamentos econométricos aplicados en modelaciones de capital
de trabajo para sectores con restricciones de liquidez, este enfoque comparativo permite aislar las
distorsiones provocadas por las partidas devengadas del activo circulante, proveyendo una base
empírica sólida para determinar si los plazos operativos optimizan o destruyen la tesorería real de
las organizaciones (Salisu et al., 2020).
La estimación de parámetros mediante microdatos transversales societarios de la
Superintendencia de Compañías exige la verificación estricta de los supuestos clásicos de Gauss-
Markov para garantizar que los estimadores sean lineales, insesgados y eficientes. Debido a la
disparidad de escala económica entre las PyMEs comerciales de la provincia del Guayas, la
varianza de las perturbaciones tiende a cambiar de forma proporcional al tamaño de los activos,
rompiendo el supuesto de homocedasticidad. Finalmente, para detectar formalmente esta
patología, la metodología incorpora el test de Breusch-Pagan, el cual evalúa si los residuos al
cuadrado están linealmente relacionados con los regresores del capital de trabajo. En el marco de
la econometría de datos de panel, el rechazo de la hipótesis nula de homocedasticidad invalida
las desviaciones estándar tradicionales y los p-valores del summary clásico, obligando al
investigador a abandonar los errores estándar convencionales para implementar matrices de
covarianza (Baltagi, 2021).
RESULTADOS
El análisis de los datos se estructuró partiendo del diagnóstico descriptivo de las PyMEs
comerciales de Guayas, sirviendo como base para la posterior estimación e interpretación de los
modelos econométricos.
metodológico formaliza una aproximación econométrica de tipo espejo. Es decir, esta estrategia
consiste en estimar dos modelos de regresión lineal múltiple independientes por Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO) sobre el mismo espacio muestral de 1,940 observaciones de la rama
G. El primer modelo evalúa la respuesta del indicador convencional de solvencia, configurándose
bajo la siguiente ecuación estructural:
𝐿𝐶𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑃𝑃𝐶𝑖 + 𝛽2𝑃𝑃𝐼𝑖 + 𝛽3𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 + 𝜖𝑖
Donde 𝐿𝐶𝑖 representa la Liquidez Corriente de la empresa 𝑖; 𝑃𝑃𝐶𝑖 constituye el Periodo
Promedio de Cobro; 𝑃𝑃𝐼𝑖 equivale al Periodo Promedio de Inventario; 𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 opera como la
variable de control de escala dimensional; 𝛽0 es el intercepto del modelo; 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3 corresponden
a los parámetros estimados para cada regresor, y 𝜖𝑖 simboliza el término de error estocástico. El
segundo modelo sustituye la variable dependiente por el indicador depurado de caja para
contrastar la dirección de los estimadores, estructurándose de la siguiente manera:
𝐿𝐴𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑃𝑃𝐶𝑖 + 𝛽2𝑃𝑃𝐼𝑖 + 𝛽3𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜𝑖 + 𝜖𝑖
Donde 𝐿𝐴𝑖 representa la Liquidez Absoluta. La comparación de los signos y magnitudes
de los coeficientes 𝛽1 y 𝛽2 entre ambas ecuaciones constituye el núcleo de la inferencia causal
del estudio. De acuerdo con los fundamentos econométricos aplicados en modelaciones de capital
de trabajo para sectores con restricciones de liquidez, este enfoque comparativo permite aislar las
distorsiones provocadas por las partidas devengadas del activo circulante, proveyendo una base
empírica sólida para determinar si los plazos operativos optimizan o destruyen la tesorería real de
las organizaciones (Salisu et al., 2020).
La estimación de parámetros mediante microdatos transversales societarios de la
Superintendencia de Compañías exige la verificación estricta de los supuestos clásicos de Gauss-
Markov para garantizar que los estimadores sean lineales, insesgados y eficientes. Debido a la
disparidad de escala económica entre las PyMEs comerciales de la provincia del Guayas, la
varianza de las perturbaciones tiende a cambiar de forma proporcional al tamaño de los activos,
rompiendo el supuesto de homocedasticidad. Finalmente, para detectar formalmente esta
patología, la metodología incorpora el test de Breusch-Pagan, el cual evalúa si los residuos al
cuadrado están linealmente relacionados con los regresores del capital de trabajo. En el marco de
la econometría de datos de panel, el rechazo de la hipótesis nula de homocedasticidad invalida
las desviaciones estándar tradicionales y los p-valores del summary clásico, obligando al
investigador a abandonar los errores estándar convencionales para implementar matrices de
covarianza (Baltagi, 2021).
RESULTADOS
El análisis de los datos se estructuró partiendo del diagnóstico descriptivo de las PyMEs
comerciales de Guayas, sirviendo como base para la posterior estimación e interpretación de los
modelos econométricos.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3920
Tabla 1
Estadísticos descriptivos de las variables de liquidez, gestión operativa y escala institucional
Variable Media Mediana Desviación
Estándar Mínimo Máximo
CO 196 180 121 0.00454 595
LA 0.384 0.184 0.592 0 8.45
LC 2.19 1.6 1.65 0.519 9.99
PPC 69 48.9 48.9 0 360
PPI 127 103 102 0.000282 359
Tamaño 12.4 12.4 1.19 8.20 15.8
Nota. CO, PPC y PPI están expresados en días comerciales. LA y LC se miden en unidades de veces. Tamaño
corresponde al logaritmo natural del activo total en dólares (USD).
Dentro de los valores obtenidos en la Tabla 1 es posible identificar una profunda
desconexión entre la solvencia teórica que muestran los balances en papel y el dinero real
disponible en la caja de las PyMEs comerciales del Guayas. Por un lado, la Liquidez Corriente
registra una media de 2.19 veces y una mediana de 1.60 veces, este parámetro sugiere un escenario
operativo holgado y seguro. Sin embargo, esta aparente estabilidad o bienestar se puede identificar
que es una ilusión, dado que al al aislar las cuentas por cobrar y las mercancías mediante la
Liquidez Absoluta (LA), el indicador colapsa drásticamente a una mediana de 0.184 veces. En
términos prácticos, esto significa que la empresa típica del sector cuenta con apenas 18 centavos
de dólar en efectivo inmediato por cada dólar de deuda a corto plazo, demostrando que la solidez
aparente del activo corriente está sostenida por fondos que generalmente no están a disposición.
Además, mediante los indicadores de la tabla 1, es posible localizar el origen de este
problema financiero el cual esta vinculado directamente con la lentitud e ineficiencia de los ciclos
comerciales, donde el Ciclo Operativo (CO) promedio demanda 196 días de inmovilización de
recursos antes de que la inversión inicial retorne a la tesorería en forma de dinero líquido. Esta es
el resultado de dos variables se derivan en las mercancías que pasan un promedio de 127 días
dentro de las bodegas antes de venderse, a lo cual se le deben adicionar 69 días de retraso para
que los clientes paguen sus facturas a crédito. Finalmente, mediante las métricas de desviaciones
estándar registradas en la muestra es posible confirmar que existe una notoria desigualdad, donde
un segmento crítico de empresas retiene inventarios por casi un año entero, operando al límite de
la insolvencia técnica.
Tabla 1
Estadísticos descriptivos de las variables de liquidez, gestión operativa y escala institucional
Variable Media Mediana Desviación
Estándar Mínimo Máximo
CO 196 180 121 0.00454 595
LA 0.384 0.184 0.592 0 8.45
LC 2.19 1.6 1.65 0.519 9.99
PPC 69 48.9 48.9 0 360
PPI 127 103 102 0.000282 359
Tamaño 12.4 12.4 1.19 8.20 15.8
Nota. CO, PPC y PPI están expresados en días comerciales. LA y LC se miden en unidades de veces. Tamaño
corresponde al logaritmo natural del activo total en dólares (USD).
Dentro de los valores obtenidos en la Tabla 1 es posible identificar una profunda
desconexión entre la solvencia teórica que muestran los balances en papel y el dinero real
disponible en la caja de las PyMEs comerciales del Guayas. Por un lado, la Liquidez Corriente
registra una media de 2.19 veces y una mediana de 1.60 veces, este parámetro sugiere un escenario
operativo holgado y seguro. Sin embargo, esta aparente estabilidad o bienestar se puede identificar
que es una ilusión, dado que al al aislar las cuentas por cobrar y las mercancías mediante la
Liquidez Absoluta (LA), el indicador colapsa drásticamente a una mediana de 0.184 veces. En
términos prácticos, esto significa que la empresa típica del sector cuenta con apenas 18 centavos
de dólar en efectivo inmediato por cada dólar de deuda a corto plazo, demostrando que la solidez
aparente del activo corriente está sostenida por fondos que generalmente no están a disposición.
Además, mediante los indicadores de la tabla 1, es posible localizar el origen de este
problema financiero el cual esta vinculado directamente con la lentitud e ineficiencia de los ciclos
comerciales, donde el Ciclo Operativo (CO) promedio demanda 196 días de inmovilización de
recursos antes de que la inversión inicial retorne a la tesorería en forma de dinero líquido. Esta es
el resultado de dos variables se derivan en las mercancías que pasan un promedio de 127 días
dentro de las bodegas antes de venderse, a lo cual se le deben adicionar 69 días de retraso para
que los clientes paguen sus facturas a crédito. Finalmente, mediante las métricas de desviaciones
estándar registradas en la muestra es posible confirmar que existe una notoria desigualdad, donde
un segmento crítico de empresas retiene inventarios por casi un año entero, operando al límite de
la insolvencia técnica.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3921
Figura 1
Comparación de densidades kernel entre la liquidez corriente y la liquidez absoluta.
Nota: Curva de Liquidez Corriente representada en color verde y la curva de liquidez absoluta representada en color
rosa.
La Figura 1 permite observar y contrastar el fenómeno de la ilusión contable mediante la
comparación directa de las curvas de densidad de probabilidad de ambos indicadores financieros,
esta figura evidencia los descalces numéricos registrados previamente en la Tabla 1. Mientras la
curva de Liquidez Corriente se distribuye de manera dispersa con un pico plano alrededor de las
1.2 veces y una cola muy extendida hacia la derecha que simula un ecosistema empresarial
saludable, la curva de Liquidez Absoluta colapsa drásticamente acumulando casi toda su masa de
datos de forma crítica junto al valor cero. Este fuerte contraste geométrico demuestra que la
supuesta holgura financiera que reportan las PyMEs comerciales en la provincia del Guayas
desaparece por completo en el momento en que se elimina el peso de las existencias en bodega y
las facturas pendientes de cobro. De este modo, la evidencia estadística y la representación gráfica
nos indican la enorme concentración de empresas atrapadas, siendo la prueba irrefutable de que
la solvencia general del sector es puramente netamente teórica y de que el día a día operativo de
estos negocios transcurre en una situación de vulnerabilidad extrema debido a la falta de fondos
monetarios inmediatos.
Figura 1
Comparación de densidades kernel entre la liquidez corriente y la liquidez absoluta.
Nota: Curva de Liquidez Corriente representada en color verde y la curva de liquidez absoluta representada en color
rosa.
La Figura 1 permite observar y contrastar el fenómeno de la ilusión contable mediante la
comparación directa de las curvas de densidad de probabilidad de ambos indicadores financieros,
esta figura evidencia los descalces numéricos registrados previamente en la Tabla 1. Mientras la
curva de Liquidez Corriente se distribuye de manera dispersa con un pico plano alrededor de las
1.2 veces y una cola muy extendida hacia la derecha que simula un ecosistema empresarial
saludable, la curva de Liquidez Absoluta colapsa drásticamente acumulando casi toda su masa de
datos de forma crítica junto al valor cero. Este fuerte contraste geométrico demuestra que la
supuesta holgura financiera que reportan las PyMEs comerciales en la provincia del Guayas
desaparece por completo en el momento en que se elimina el peso de las existencias en bodega y
las facturas pendientes de cobro. De este modo, la evidencia estadística y la representación gráfica
nos indican la enorme concentración de empresas atrapadas, siendo la prueba irrefutable de que
la solvencia general del sector es puramente netamente teórica y de que el día a día operativo de
estos negocios transcurre en una situación de vulnerabilidad extrema debido a la falta de fondos
monetarios inmediatos.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3922
Figura 2
Distribución de los periodos promedio de cobro e inventario en días comerciales.
Nota: El diagrama de caja ilustra la dispersión y asimetría de PPC y de PPI.
La Figura 2 expone las causas de la crisis de liquidez revelada en la Tabla 1, evidenciando
que el almacenamiento prolongado y la morosidad comercial son los verdaderos sumideros de
efectivo en el sector. La amplia dispersión del Periodo Promedio de Inventario (PPI) demuestra
que las mercancías pasan más de cuatro meses atrapadas en bodega, un síntoma claro de
sobrestock y de una contracción del consumo local que congela el capital antes de generar
rentabilidad. A pesar de que el Periodo Promedio de Cobro (PPC) se concentra mayoritariamente
en plazos cortos, la dispersión de puntos atípicos distribuidos entre los 220 y 360 días refleja
cómo las PyMEs extienden el crédito comercial para defender sus ventas frente a las restricciones
del entorno. Esta concesión de plazos prolongados absorbe recursos líquidos que comprometen
la capacidad de maniobra de las firmas. El límite definitivo en los 360 días en ambas dimensiones
en la Figura 2 evidencia el resultado de la depuración metodológica de la muestra, asegurando la
exclusión de sociedades inactivas antes de procesar las regresiones.
Figura 3
Estructura relativa del activo corriente por deciles de tamaño empresarial.
Figura 2
Distribución de los periodos promedio de cobro e inventario en días comerciales.
Nota: El diagrama de caja ilustra la dispersión y asimetría de PPC y de PPI.
La Figura 2 expone las causas de la crisis de liquidez revelada en la Tabla 1, evidenciando
que el almacenamiento prolongado y la morosidad comercial son los verdaderos sumideros de
efectivo en el sector. La amplia dispersión del Periodo Promedio de Inventario (PPI) demuestra
que las mercancías pasan más de cuatro meses atrapadas en bodega, un síntoma claro de
sobrestock y de una contracción del consumo local que congela el capital antes de generar
rentabilidad. A pesar de que el Periodo Promedio de Cobro (PPC) se concentra mayoritariamente
en plazos cortos, la dispersión de puntos atípicos distribuidos entre los 220 y 360 días refleja
cómo las PyMEs extienden el crédito comercial para defender sus ventas frente a las restricciones
del entorno. Esta concesión de plazos prolongados absorbe recursos líquidos que comprometen
la capacidad de maniobra de las firmas. El límite definitivo en los 360 días en ambas dimensiones
en la Figura 2 evidencia el resultado de la depuración metodológica de la muestra, asegurando la
exclusión de sociedades inactivas antes de procesar las regresiones.
Figura 3
Estructura relativa del activo corriente por deciles de tamaño empresarial.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3923
La Figura 3 demuestra que la ilusión contable afecta a todo el tejido empresarial de Guayas,
aunque el canal de inmovilización de los fondos se transforma a medida que las empresas crecen.
En los negocios más pequeñas, tanto en el decil 1 como en el decil 2, el principal obstáculo es el
estancamiento de las mercancías, donde los inventarios absorben cerca de la mitad de todo el
activo circulante debido a su baja rotación en el mercado. En contraste, las empresas de mayor
escala, aquellos situados cerca del decil 10, logran optimizar sus bodegas reduciendo el peso
dentro de la distribución, pero es evidente que siguen un de expandir drásticamente sus cuentas
por cobrar, llegando a comprometer casi el 45% de sus recursos de corto plazo en financiar a sus
clientes para sostener su participación de mercado. El hallazgo que se evidencia dentro de esta
distribución representativa, independientemente de la escala o el tamaño de la PyME, la suma de
inventarios y facturas pendientes constituye parte del 75% y el 80% del activo corriente, de esta
forma se prueba que el crecimiento corporativo no soluciona la falta de liquidez, sino que provoca
una transición onde el dinero congelado desde las bodegas se traslada hacia los libros de crédito.
Figura 4
Matriz de correlación bivariada de Pearson.
Nota: El mapa de calor expone los coeficientes de correlación lineal entre los indicadores de liquidez, los plazos del
capital de trabajo y el tamaño del negocio.
La Figura 4 muestra numéricamente cómo cambian las relaciones entre los días de
operación y los dos tipos de liquidez. El Periodo Promedio de Cobro (PPC) tiene una correlación
positiva con la Liquidez Corriente (0.0778), lo que confirma que acumular cuentas por cobrar
infla visualmente el balance tradicional. Por el contrario, la asociación entre el PPC y la Liquidez
Absoluta (LA) adopta un signo adverso (-0.1879), reflejando el impacto directo que tiene el
retraso de la cobranza sobre los recursos en la caja. Un comportamiento similar se observa al
evaluar el periodo de inventarios (PPI); mientras su vínculo con la liquidez corriente resulta
prácticamente nulo (0.0180), la relación con el ratio de caja se vuelve estrictamente negativa (-
0.1380). Por último, la débil asociación lineal registrada entre el PPC y el PPI (-0.0420) confirma
la ausencia de colinealidad o duplicidad de información entre ambos regresores, garantizando la
estabilidad y viabilidad de la modelación econométrica planteada.
La Figura 3 demuestra que la ilusión contable afecta a todo el tejido empresarial de Guayas,
aunque el canal de inmovilización de los fondos se transforma a medida que las empresas crecen.
En los negocios más pequeñas, tanto en el decil 1 como en el decil 2, el principal obstáculo es el
estancamiento de las mercancías, donde los inventarios absorben cerca de la mitad de todo el
activo circulante debido a su baja rotación en el mercado. En contraste, las empresas de mayor
escala, aquellos situados cerca del decil 10, logran optimizar sus bodegas reduciendo el peso
dentro de la distribución, pero es evidente que siguen un de expandir drásticamente sus cuentas
por cobrar, llegando a comprometer casi el 45% de sus recursos de corto plazo en financiar a sus
clientes para sostener su participación de mercado. El hallazgo que se evidencia dentro de esta
distribución representativa, independientemente de la escala o el tamaño de la PyME, la suma de
inventarios y facturas pendientes constituye parte del 75% y el 80% del activo corriente, de esta
forma se prueba que el crecimiento corporativo no soluciona la falta de liquidez, sino que provoca
una transición onde el dinero congelado desde las bodegas se traslada hacia los libros de crédito.
Figura 4
Matriz de correlación bivariada de Pearson.
Nota: El mapa de calor expone los coeficientes de correlación lineal entre los indicadores de liquidez, los plazos del
capital de trabajo y el tamaño del negocio.
La Figura 4 muestra numéricamente cómo cambian las relaciones entre los días de
operación y los dos tipos de liquidez. El Periodo Promedio de Cobro (PPC) tiene una correlación
positiva con la Liquidez Corriente (0.0778), lo que confirma que acumular cuentas por cobrar
infla visualmente el balance tradicional. Por el contrario, la asociación entre el PPC y la Liquidez
Absoluta (LA) adopta un signo adverso (-0.1879), reflejando el impacto directo que tiene el
retraso de la cobranza sobre los recursos en la caja. Un comportamiento similar se observa al
evaluar el periodo de inventarios (PPI); mientras su vínculo con la liquidez corriente resulta
prácticamente nulo (0.0180), la relación con el ratio de caja se vuelve estrictamente negativa (-
0.1380). Por último, la débil asociación lineal registrada entre el PPC y el PPI (-0.0420) confirma
la ausencia de colinealidad o duplicidad de información entre ambos regresores, garantizando la
estabilidad y viabilidad de la modelación econométrica planteada.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3924
Tabla 2
Modelos de regresión lineal múltiple en espejo con especificación de métricas individuales
Variables Métrica Modelo 1 Modelo 2
PPC Coeficiente 𝛽 0.00256*** -0.00188***
Error Estándar 0.00063 0.00019
PPI Coeficiente 𝛽 0.00067. -0.00095***
Error Estándar 0.00039 0.00013
Tamaño Coeficiente 𝛽 -0.10412** 0.03409*
Error Estándar 0.03496 0.01334
Constante Coeficiente 𝛽 3.21430*** 0.21271
Error Estándar 0.41406 0.15444
Nota: Los coeficientes β exponen el impacto marginal de los regresores sobre la liquidez.
Tabla 3
Estadísticos globales de los modelos.
Estadísticos Globales Métrica Modelo 1 Modelo 2
R-squared 𝑹𝟐 Indicador de ajuste 0.01097 0.06035
Estadístico F Significancia global 7.159*** 41.450***
Nota: Los estadísticos globales determinan la capacidad explicativa y la validez conjunta de las especificaciones
lineales estimadas sobre las 1,940 observaciones muestrales.
Figura 5
Análisis de heterocedasticidad mediante la distribución de residuos estandarizados
Nota: El patrón geométrico en forma de abanico confirma visualmente el incumplimiento del supuesto clásico de
homocedasticidad en la estimación de la Liquidez Absoluta.
La Figura 5 explica y justificar de forma directa porque se tuvo que corregir el modelo
estadístico tradicional. Si observamos los puntos, estos no se distribuyen de manera uniforme,
sino que se van abriendo hacia la derecha como un abanico. Esto significa que el margen de error
de nuestro modelo no es constante: es pequeño para empresas con poca liquidez, pero se vuelve
gigante e inestable en las organizaciones que manejan más dinero. Esta falta de uniformidad o
Tabla 2
Modelos de regresión lineal múltiple en espejo con especificación de métricas individuales
Variables Métrica Modelo 1 Modelo 2
PPC Coeficiente 𝛽 0.00256*** -0.00188***
Error Estándar 0.00063 0.00019
PPI Coeficiente 𝛽 0.00067. -0.00095***
Error Estándar 0.00039 0.00013
Tamaño Coeficiente 𝛽 -0.10412** 0.03409*
Error Estándar 0.03496 0.01334
Constante Coeficiente 𝛽 3.21430*** 0.21271
Error Estándar 0.41406 0.15444
Nota: Los coeficientes β exponen el impacto marginal de los regresores sobre la liquidez.
Tabla 3
Estadísticos globales de los modelos.
Estadísticos Globales Métrica Modelo 1 Modelo 2
R-squared 𝑹𝟐 Indicador de ajuste 0.01097 0.06035
Estadístico F Significancia global 7.159*** 41.450***
Nota: Los estadísticos globales determinan la capacidad explicativa y la validez conjunta de las especificaciones
lineales estimadas sobre las 1,940 observaciones muestrales.
Figura 5
Análisis de heterocedasticidad mediante la distribución de residuos estandarizados
Nota: El patrón geométrico en forma de abanico confirma visualmente el incumplimiento del supuesto clásico de
homocedasticidad en la estimación de la Liquidez Absoluta.
La Figura 5 explica y justificar de forma directa porque se tuvo que corregir el modelo
estadístico tradicional. Si observamos los puntos, estos no se distribuyen de manera uniforme,
sino que se van abriendo hacia la derecha como un abanico. Esto significa que el margen de error
de nuestro modelo no es constante: es pequeño para empresas con poca liquidez, pero se vuelve
gigante e inestable en las organizaciones que manejan más dinero. Esta falta de uniformidad o
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3925
también llamada heterocedasticidad provoca que los cálculos tradicionales no sean
completamente seguras dado que existe mucha volatilidad. Ver este abanico en el gráfico es la
prueba que justifica por qué fue obligatorio aplicar la corrección robusta de White (HC3) en la
Tabla 2, garantizando que el impacto de los días de cobro y de inventario sea real y que los
resultados no sean una falsa alarma.
Tabla 4
Resultados numéricos de las pruebas de diagnóstico estructural
Prueba de Diagnóstico Modelo 1 Modelo 2
Breusch-Pagan BP = 16.9100 BP = 17.3300
p = 0.0007 p = 0.0006
Ramsey RESET RESET = 1.8129 RESET = 3.7241
p = 0.0929 p = 0.0011
VIF Máximo 1.2609 1.2609
La Tabla 4 resume las tres pruebas diagnósticas que validan la confianza de los modelos
estimados. En primer lugar, la prueba de Breusch-Pagan arroja p-valores significativos, es decir
menores a 0.05 en ambas especificaciones, lo que reafirma formalmente la falta de uniformidad
en los errores. En segundo lugar, el VIF Máximo se sitúa en 1.2609, un valor sumamente bajo
que descarta problemas de multicolinealidad, garantizando que las variables de cobro y de
inventario miden problemas operativos independientes sin duplicar información. Por último, la
prueba RESET de Ramsey muestra un comportamiento mixto muy revelador: el modelo
tradicional aprueba la condición de linealidad (𝑝 = 0.0929), pero el modelo de dinero real la
rechaza rotundamente (𝑝 = 0.0011). Esto evidencia que el impacto de la ineficiencia operativa
sobre la caja real no es constante ni dibuja una línea recta perfecta, sino que responde a una
dinámica no lineal donde la pérdida de efectivo se vuelve exponencialmente más agresiva a
medida que los días de cobro y de inventario se siguen acumulando.
DISCUSIÓN
La marcada brecha entre la solvencia teórica (liquidez corriente de 2.19) y la disponibilidad de
efectivo (una liquides efectiva corriente de 0.18) en las PyMEs comerciales del Guayas no se debe
considerar solo como un desajuste numérico, sino como el reflejo de una debilidad competitiva
estructural. En este sector, la acumulación de activos corrientes proporciona un indicio de
vulnerabilidad y se sustenta con el hecho que los pequeños negocios reducen su rentabilidad al
tener mercancía estática debido a su bajo poder de negociación y a la contracción del consumo,
por otro lado, las organizaciones de mayor escala optan por asumir el rol de "prestamistas"
asumiendo plazos de cobro que rozan los 70 días y extendiendo el ciclo operativo a cerca de 200
días. Esta dinámica convierte las cuentas por cobrar en un mecanismo de crédito informal de largo
plazo que absorbe la caja operativa. Esta ineficiencia degrada la salud financiera de las
también llamada heterocedasticidad provoca que los cálculos tradicionales no sean
completamente seguras dado que existe mucha volatilidad. Ver este abanico en el gráfico es la
prueba que justifica por qué fue obligatorio aplicar la corrección robusta de White (HC3) en la
Tabla 2, garantizando que el impacto de los días de cobro y de inventario sea real y que los
resultados no sean una falsa alarma.
Tabla 4
Resultados numéricos de las pruebas de diagnóstico estructural
Prueba de Diagnóstico Modelo 1 Modelo 2
Breusch-Pagan BP = 16.9100 BP = 17.3300
p = 0.0007 p = 0.0006
Ramsey RESET RESET = 1.8129 RESET = 3.7241
p = 0.0929 p = 0.0011
VIF Máximo 1.2609 1.2609
La Tabla 4 resume las tres pruebas diagnósticas que validan la confianza de los modelos
estimados. En primer lugar, la prueba de Breusch-Pagan arroja p-valores significativos, es decir
menores a 0.05 en ambas especificaciones, lo que reafirma formalmente la falta de uniformidad
en los errores. En segundo lugar, el VIF Máximo se sitúa en 1.2609, un valor sumamente bajo
que descarta problemas de multicolinealidad, garantizando que las variables de cobro y de
inventario miden problemas operativos independientes sin duplicar información. Por último, la
prueba RESET de Ramsey muestra un comportamiento mixto muy revelador: el modelo
tradicional aprueba la condición de linealidad (𝑝 = 0.0929), pero el modelo de dinero real la
rechaza rotundamente (𝑝 = 0.0011). Esto evidencia que el impacto de la ineficiencia operativa
sobre la caja real no es constante ni dibuja una línea recta perfecta, sino que responde a una
dinámica no lineal donde la pérdida de efectivo se vuelve exponencialmente más agresiva a
medida que los días de cobro y de inventario se siguen acumulando.
DISCUSIÓN
La marcada brecha entre la solvencia teórica (liquidez corriente de 2.19) y la disponibilidad de
efectivo (una liquides efectiva corriente de 0.18) en las PyMEs comerciales del Guayas no se debe
considerar solo como un desajuste numérico, sino como el reflejo de una debilidad competitiva
estructural. En este sector, la acumulación de activos corrientes proporciona un indicio de
vulnerabilidad y se sustenta con el hecho que los pequeños negocios reducen su rentabilidad al
tener mercancía estática debido a su bajo poder de negociación y a la contracción del consumo,
por otro lado, las organizaciones de mayor escala optan por asumir el rol de "prestamistas"
asumiendo plazos de cobro que rozan los 70 días y extendiendo el ciclo operativo a cerca de 200
días. Esta dinámica convierte las cuentas por cobrar en un mecanismo de crédito informal de largo
plazo que absorbe la caja operativa. Esta ineficiencia degrada la salud financiera de las
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3926
organizaciones (Braimah et al., 2021), generando una distorsión crítica en la tributación. Bajo el
principio de devengo impositivo, las empresas se ven obligadas a liquidar impuestos sobre
utilidades y facturación cuyo dinero real aún no ha ingresado a la tesorería. Al extender el crédito
comercial para sostener el volumen de ventas, los negocios actúan como prestamistas informales
de sus clientes, drenando la caja utilizable para la cobertura de obligaciones tributarias periódicas
(Silva S. , 2024)
Esta inmovilización crónica de fondos altera por completo la estructura de riesgo de las
organizaciones, provocando un comportamiento no lineal que pone en peligro su continuidad. La
alerta lanzada por la prueba RESET de Ramsey en el modelo absoluto p = 0.0011 confirma que
el agotamiento del efectivo no sigue una trayectoria recta o predecible; por el contrario, existe un
punto de quiebre o umbral crítico donde la pérdida de caja se acelera de forma destructiva a
medida que los días de bodega y las facturas vencidas se siguen acumulando. Este hallazgo
constituye el principal aporte de la investigación al área de las ciencias fiscales y la auditoría
tributaria, al demostrar que los indicadores tradicionales de solvencia utilizados por la
administración tributaria encubren un peligro latente de insolvencia técnica y mora fiscal
involuntaria (Kabisa, 2026). Dado que el acceso al crédito bancario formal es severamente
limitado para este sector, los negocios comerciales optan por consumir su propio capital de
maniobra financiando el ciclo operativo de terceros. En consecuencia, el estudio provee un marco
predictivo para recalibrar los modelos de fiscalización, evidenciando que el crecimiento en el
tamaño del activo no mitiga el riesgo de liquidez, sino que traslada los fondos congelados desde
los almacenes físicos hacia los libros de crédito comerciales.
CONCLUSIONES
Se determinó la existencia de una profunda distorsión entre la solvencia superficial que
muestran los balances contables y la capacidad de pago real de las empresas. Mientras que la
liquidez corriente presenta una media aceptable de 2.19 veces, la liquidez absoluta se desploma
drásticamente y revela que la empresa típica opera con apenas 18 centavos de dólar en efectivo
inmediato por cada dólar de deuda a corto plazo. Esto demuestra que no existe una verdadera
estabilidad financiera del sector comercial y que se sostiene de manera “ficticia” mediante activos
inmovilizados que no aseguran la disponibilidad de efectivo para liquidar sus obligaciones más
urgentes.
El diagnóstico temporal identificó que las ineficiencias en los plazos de la gestión
operativa son el origen directo de la escasez de dinero en efectivo. El ciclo comercial demanda
un promedio de 196 días de inmovilización de recursos, provocado por mercancías que pasan 127
días atrapadas en las bodegas antes de venderse y un retraso adicional de 69 días para que los
clientes paguen sus facturas a crédito. Los plazos atípicos observados demuestran que muchos
organizaciones (Braimah et al., 2021), generando una distorsión crítica en la tributación. Bajo el
principio de devengo impositivo, las empresas se ven obligadas a liquidar impuestos sobre
utilidades y facturación cuyo dinero real aún no ha ingresado a la tesorería. Al extender el crédito
comercial para sostener el volumen de ventas, los negocios actúan como prestamistas informales
de sus clientes, drenando la caja utilizable para la cobertura de obligaciones tributarias periódicas
(Silva S. , 2024)
Esta inmovilización crónica de fondos altera por completo la estructura de riesgo de las
organizaciones, provocando un comportamiento no lineal que pone en peligro su continuidad. La
alerta lanzada por la prueba RESET de Ramsey en el modelo absoluto p = 0.0011 confirma que
el agotamiento del efectivo no sigue una trayectoria recta o predecible; por el contrario, existe un
punto de quiebre o umbral crítico donde la pérdida de caja se acelera de forma destructiva a
medida que los días de bodega y las facturas vencidas se siguen acumulando. Este hallazgo
constituye el principal aporte de la investigación al área de las ciencias fiscales y la auditoría
tributaria, al demostrar que los indicadores tradicionales de solvencia utilizados por la
administración tributaria encubren un peligro latente de insolvencia técnica y mora fiscal
involuntaria (Kabisa, 2026). Dado que el acceso al crédito bancario formal es severamente
limitado para este sector, los negocios comerciales optan por consumir su propio capital de
maniobra financiando el ciclo operativo de terceros. En consecuencia, el estudio provee un marco
predictivo para recalibrar los modelos de fiscalización, evidenciando que el crecimiento en el
tamaño del activo no mitiga el riesgo de liquidez, sino que traslada los fondos congelados desde
los almacenes físicos hacia los libros de crédito comerciales.
CONCLUSIONES
Se determinó la existencia de una profunda distorsión entre la solvencia superficial que
muestran los balances contables y la capacidad de pago real de las empresas. Mientras que la
liquidez corriente presenta una media aceptable de 2.19 veces, la liquidez absoluta se desploma
drásticamente y revela que la empresa típica opera con apenas 18 centavos de dólar en efectivo
inmediato por cada dólar de deuda a corto plazo. Esto demuestra que no existe una verdadera
estabilidad financiera del sector comercial y que se sostiene de manera “ficticia” mediante activos
inmovilizados que no aseguran la disponibilidad de efectivo para liquidar sus obligaciones más
urgentes.
El diagnóstico temporal identificó que las ineficiencias en los plazos de la gestión
operativa son el origen directo de la escasez de dinero en efectivo. El ciclo comercial demanda
un promedio de 196 días de inmovilización de recursos, provocado por mercancías que pasan 127
días atrapadas en las bodegas antes de venderse y un retraso adicional de 69 días para que los
clientes paguen sus facturas a crédito. Los plazos atípicos observados demuestran que muchos
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negocios terminan otorgando financiamiento informal a su cartera para no perder su participación
de mercado, asumiendo un peligroso costo de oportunidad.
Los modelos econométricos en espejo comprobaron que los plazos operativos impactan
de manera opuesta a la liquidez contable y a la tesorería real, por cada día adicional en el periodo
de cobro se observa el incremento del indicador tradicional debido al peso de las facturas
acumuladas, pero actúa de forma contraproducente disminuyendo de forma directa la
disponibilidad de dinero en caja y bancos. Asimismo, el aumento en los días de inventario reduce
significativamente la cantidad de efectivo que maneja y dispone el negocio comercial. Además,
las pruebas estructurales demuestran el comportamiento no lineal que sigue este impacto, a su vez
demuestra que las demoras operativas incrementan la pérdida de efectivo de manera exponencial
a medida que se acumulan.
En conclusión, la eficiencia en la gestión del capital de trabajo influye de manera crítica
y directa sobre la capacidad que poseen las PyMEs para para el pago de sus obligaciones
financieras, demostrando que las métricas convencionales no proporcionan la situación real del
capital liquido de la empresa ocultando el riesgo de insolvencia técnica inmediata. El crecimiento
en el tamaño del negocio no soluciona la falta de liquidez, sino que traslada el dinero congelado
desde los almacenes hacia los libros de crédito comerciales. Por lo tanto, asegurar la supervivencia
económica del sector requiere abandonar la estrategia de acumular activos corrientes nominales
y priorizar la velocidad de rotación de los ciclos de cobro y de inventario.
negocios terminan otorgando financiamiento informal a su cartera para no perder su participación
de mercado, asumiendo un peligroso costo de oportunidad.
Los modelos econométricos en espejo comprobaron que los plazos operativos impactan
de manera opuesta a la liquidez contable y a la tesorería real, por cada día adicional en el periodo
de cobro se observa el incremento del indicador tradicional debido al peso de las facturas
acumuladas, pero actúa de forma contraproducente disminuyendo de forma directa la
disponibilidad de dinero en caja y bancos. Asimismo, el aumento en los días de inventario reduce
significativamente la cantidad de efectivo que maneja y dispone el negocio comercial. Además,
las pruebas estructurales demuestran el comportamiento no lineal que sigue este impacto, a su vez
demuestra que las demoras operativas incrementan la pérdida de efectivo de manera exponencial
a medida que se acumulan.
En conclusión, la eficiencia en la gestión del capital de trabajo influye de manera crítica
y directa sobre la capacidad que poseen las PyMEs para para el pago de sus obligaciones
financieras, demostrando que las métricas convencionales no proporcionan la situación real del
capital liquido de la empresa ocultando el riesgo de insolvencia técnica inmediata. El crecimiento
en el tamaño del negocio no soluciona la falta de liquidez, sino que traslada el dinero congelado
desde los almacenes hacia los libros de crédito comerciales. Por lo tanto, asegurar la supervivencia
económica del sector requiere abandonar la estrategia de acumular activos corrientes nominales
y priorizar la velocidad de rotación de los ciclos de cobro y de inventario.
3 Vol. 13/ Núm. 3 2026 pág. 3928
REFERENCIAS
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Profitability in Emerging Economies: The Ghanaian Case. Sage Open, 11(1).
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