Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXIX, No. 4,
Octubre - Diciembre 2023. pp. 200-215
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E:
2477-9431
Como citar: Herrera, J. M., Rico, J. D., Montealegre-Velandia,
W., y Galviz, D. F. (2023). Sistema de indicadores financieros para las
pequeñas y medianas empresas de la Cámara Nacional Inmobiliaria. Revista De
Ciencias Sociales, 29(4), 200-215.
Sistema de
indicadores financieros para las pequeñas y medianas empresas de la Cámara
Nacional Inmobiliaria*
Herrera Martínez, José Mauricio**
Rico Buitrago, Jesús Daniel***
Montealegre-Velandia, Wilson****
Galviz Cataño, Diego Fernando*****
Resumen
Ante la globalización que fomenta la apertura de nuevos
mercados, negociaciones y competitividad, desde hace cuarenta años, las
organizaciones han sufrido cambios significativos en sus procedimientos
empresariales. En este artículo, se propone el diseño
de un sistema de indicadores financieros para las pequeñas y medianas empresas
de la Cámara Nacional Inmobiliaria de Colombia, con el objetivo de
proporcionarles una herramienta financiera que contribuya a su sostenimiento y
crecimiento, toda vez que se enfoca en tres dimensiones: Liquidez, eficiencia y
rentabilidad. La investigación, de enfoque mixto, utilizó el método Delphi y
una encuesta respondida por una muestra aleatoria de 34 contadores,
administradores y gerentes de las empresas afiliadas. Los resultados obtenidos,
examinados mediante análisis de fiabilidad, descriptivo y correlacional,
confirman la viabilidad y utilidad del sistema de indicadores financieros
propuesto. Esta herramienta financiera lista para ser implementada,
desarrollada y auditada, representa una novedad para las pequeñas y medianas
empresas afiliadas a la Cámara Nacional Inmobiliaria colombiana, puesto que les
brinda un marco sólido para evaluar su desempeño financiero y tomar decisiones
informadas que impulsen su éxito empresarial.
Palabras clave: Sistema de
indicadores; indicadores financieros; pymes; sector inmobiliario; Cámara Nacional Inmobiliaria.
System of financial indicators for small and
medium-sized companies of the National Real Estate Chamber
Abstract
Faced with globalization that encourages
the opening of new markets, negotiations and competitiveness, for forty years,
organizations have undergone significant changes in their business procedures. In
this article, the design of a system of financial indicators for small and
medium-sized companies of the National Real Estate Chamber of Colombia is
proposed, with the objective of providing them with a financial tool that
contributes to their sustainability and growth, since it focuses on three
dimensions: Liquidity, efficiency and profitability. The research, with a mixed
approach, used the Delphi method and a survey answered by a random sample of 34
accountants, administrators and managers of the affiliated companies. The
results obtained, examined through reliability, descriptive and correlational
analysis, confirm the viability and usefulness of the proposed financial
indicator system. This financial tool, ready to be implemented, developed and
audited, represents a novelty for small and medium-sized companies affiliated
with the Colombian National Real Estate Chamber, since it provides them with a
solid framework to evaluate their financial performance and make informed
decisions that drive their business success.
Keywords: Indicator system; financial indicators; SMEs; real estate; National Real
Estate Chamber.
Introducción
Ante
la apertura de nuevos mercados, las negociaciones y la alta competitividad que
genera la globalización, desde hace cuarenta años, las compañías han sufrido
cambios trascendentales en sus procedimientos empresariales (Botero, 2021; Soto
et al., 2023).
Colombia
no es ajena al contexto global donde lastimosamente según Bonilla y
Duque-Grisales (2020), la ausencia de recursos monetarios, la poca financiación
externa, la falta de herramientas financieras, el desconocimiento
administrativo de los miembros del gobierno corporativo, el poco acceso a
estudios de mercado, corrupción, fraudes y otras vicisitudes, genera que por
cada 10 pequeñas y medianas empresas (pymes) en el mercado, se mantengan
únicamente en el mismo cinco, al cumplir un lustro de su constitución,
situación que no es ajena a las pymes afiliadas a la Cámara Nacional
Inmobiliaria (CNI), gremio objeto de estudio del presente artículo.
Conforme
a lo anterior, es necesario para las pymes de la CNI contar con herramientas de
gestión y financieras para monitorear su desempeño y tomar decisiones
informadas en cuanto a la asignación de recursos y el manejo de sus finanzas, lo
que a su vez incrementará su sostenibilidad y crecimiento en el tiempo. Por
consiguiente, se ejecutó este artículo, el cual tuvo como objetivo diseñar un
sistema de indicadores financieros para las pymes de la CNI, como herramienta
organizacional en las empresas de dicho gremio, tomando como referencia los
postulados teóricos de Imaicela, Curimilma y López (2019); Lesmes y Ospina
(2019); Bonilla y Duque-Grisales (2020); Santos, De
la Cruz y Polanco (2020); Rico et al. (2022); Martín y Herencia (2023);
entre otros.
1.
Fundamentación teórica
1.1.
Información financiera
La
información financiera, son datos expuestos de forma organizada y sistematizada
por una entidad, para informar sobre su situación económica a terceros, la cual
se refleja mediante los estados financieros emitidos por el área contable (Rico
et al., 2020; Espinoza-Cume, 2020), con el fin de generar valor a la
organización; siendo necesaria para la toma de decisiones y la maximización de
sus resultados (Orobio,
Rodríguez y Acosta, 2018); asimismo, entre más información
financiera es expuesta en los estados financieros, en especial en las notas,
mayor es la calidad de esta (Católico, Urbina y Gutiérrez, 2019; Encalada, Paredes y Gil, 2020).
De
esta manera, surgen primeramente las Normas Internacionales de Contabilidad
(NIC), reemplazadas posteriormente por las Normas Internacionales de
Información Financiera (NIIF), las cuales han logrado la armonización de los
principios contables y permitieron a los países reducir los costos de la
presentación de informes, evitar las complejidades y reducir los riesgos en los
acuerdos comerciales internacionales (Cando-Pilatasig et al., 2020). Con la Ley
1314 del 2009 y el Decreto reglamentario 3022 del 2013, inmerso posteriormente en
el Decreto Único Reglamentario 2420 del 2015, las empresas clasificadas como
pymes desde el periodo 2015 presentan su información financiera conforme a las
NIIF, donde las organizaciones suscritas a la CNI, objeto de estudio de la
presente investigación, no son la excepción.
A
raíz de lo anterior, se tiene la percepción de que la información financiera
presentada por las organizaciones influye considerablemente en la toma de
decisiones de los inversores, de los proveedores, clientes y entidades
bancarias para establecer relaciones entre compañías (Ismail, Mohd-Saleh y Yaakob, 2022).
Cuando
la información financiera es de calidad permite conocer qué y cuándo invertir
y/o desinvertir, cuáles son sus activos más representativos, qué tan liquida,
solvente y rentable es la empresa, entre otros datos; sin embargo, por contener
datos históricos y presentes, la información financiera solo es relevante y
representativa con la aplicación de técnicas de análisis, donde es influyente
para la toma de decisiones en las compañías que requieren proyectarse (Tejada,
2020). Entre las técnicas de análisis más relevantes para estudiar la
información financiera, se encuentra el análisis financiero, el cual constituye
la herramienta más representativa y objetiva para medir el desempeño
financieramente hablando en una organización (Lesmes y Ospina, 2019).
De
manera general, se debe tener en cuenta que la información financiera contiene
datos expuestos en los estados financieros, donde se refleja la situación
económica de la empresa, incluyendo su productividad, rendimientos y
operabilidad, así se evidencia de manera cuantitativa qué tan eficiente es la
administración financiera de la organización (García, 2015; Santos et al., 2020).
En
este orden de ideas, mediante el análisis financiero, la empresa conoce
factores más específicos que son necesarios para su proyección (Marcillo-Cedeño, Aguilar-Guijarro y
Gutiérrez-Jaramillo, 2021). Entre dichos aspectos se destacan: La productividad
de sus activos, entre los que sobresalen el efectivo y equivalente, las cuentas
comerciales por cobrar e inventarios; la capacidad de pago o impago de sus
pasivos, en especial sus obligaciones financieras, y deudas con proveedores y
acreedores; la rentabilidad del capital de sus socios o inversionistas; su
capacidad de endeudamiento tanto al corto como a largo plazo; la procedencia de
sus recursos, es decir, si provienen de financiación interna (patrimonio) o de
financiación externa (pasivos); la rentabilidad de sus inversiones, entre otros
(García, 2015; Lavalle, 2017).
1.2.
Sistema de indicadores financieros
Los indicadores financieros son un método del análisis
financiero que permiten la evaluación de los estados financieros, con un
análisis más profundo, debido a que permite conocer detalladamente la liquidez,
solvencia, rentabilidad, eficiencia, entre otros factores de la empresa,
mediante el estudio de rubros contables específicos (Lavalle, 2017, Santana et
al., 2023). Por consiguiente, según Talha et al. (2022) para su conocimiento y
encause organizacional, las compañías tienen como prioridad la implementación,
ejecución y seguimiento de indicadores financieros, los cuales son
fundamentales en la medición y por ende en la planeación de estrategias.
Aunque en las organizaciones se tenía tradicionalmente la
concepción de que los indicadores financieros se desarrollan únicamente con
fórmulas matemáticas, en la actualidad las compañías generan indicadores con
representaciones cuantitativas que arrojan datos cualitativos a su vez. De esta
manera, los indicadores financieros son para Imaicela et al. (2019), una
herramienta cuantitativa que facilita la toma de decisiones en las
organizaciones a través del estudio y cuantificación de datos; por otra parte,
para Zuñiga et al. (2022) los indicadores financieros son un instrumento de
medición para el conocimiento de un acontecimiento en un periodo de tiempo.
En las organizaciones se ha comprendido perfectamente que un
indicador de manera individual no aporta información relevante, en comparación
a como cuando se implementan, desarrollan, ejecutan y auditan en conjunto
(Lavalle, 2017). Cuando los indicadores se agrupan y se adaptan a las
necesidades de la compañía, conforman un sistema de indicadores, siendo más
útiles para la misma, permitiendo tener un panorama financiero de la compañía
más amplio de acuerdo con Rico et al. (2022).
De esta manera, para Rico et al. (2022) un sistema de
indicadores es la agrupación de diferentes indicadores de un área empresarial o
sector económico con el fin de medir aspectos generales de la compañía.
Asimismo, si se coloca en un contexto financiero, un sistema de indicadores
financieros constituye una herramienta organizacional que propicia información
basada en los estados financieros y en la información financiera en general de
la compañía para su proyección y toma de decisiones, propiciando el
cumplimiento de sus objetivos propuestos ligados a la planeación estratégica
(Martín y Herencia, 2023).
Sobre esta base, mediante la unión de diversos índices
financieros con características similares, se construye un sistema de
indicadores, el cual al analizarse propician información relevante acerca de la
situación financiera de la organización, entre otras ventajas expuestas a
continuación.
1.3. El
sector inmobiliario y la Cámara Nacional Inmobiliaria
Los sistemas de indicadores son útiles y representativos en las
organizaciones, sin importar su tamaño, proveniencia de su capital, tipo de
sociedad o sector; en este sentido, para las empresas del sector inmobiliario,
independientemente de su constitución societaria o de si es clasificada como
microempresa, pyme o compañía grande, implementar y desarrollar sistemas de
indicadores propicia una herramienta para su crecimiento y sostenimiento.
Es menester mencionar que el sector inmobiliario está
representado por toda actividad que realiza transacciones económicas con
activos clasificados como inmuebles, tales como, terrenos, edificios, bodegas,
centros comerciales, derechos subterráneos y parqueaderos (Yauri-Santos et al.,
2020). Asimismo, conforme a lo expuesto por Fontalvo,
De la Hoz y De la Hoz (2020), el sector inmobiliario es muy activo y
robusto económicamente hablando, se correlaciona de manera directa e indirecta
con otros sectores económicos, representando para el 2019 el 4,5% del Producto
Interno Bruto (PIB) en Colombia y generando aproximadamente 1.8 millones de
empleos.
En el sector inmobiliario de Colombia, existen diferentes
agremiaciones sin ánimo de lucro, entre las que se encuentra la Cámara Nacional
Inmobiliaria (CNI), gremio objeto de estudio del presente artículo, la cual es
una organización sin fines de lucro, enfocada en el fortalecimiento del sector
en Colombia, contribuyendo a mejorar la calidad en la prestación del servicio
de las agencias de arrendamientos y ventas de usados y demás participantes del
sector inmobiliario, siendo garantes de las buenas prácticas empresariales con
transformación digital, en beneficio de la comunidad en general.
Cabe destacar que al cierre del 2022, 45 organizaciones se
encontraban afiliadas a la CNI, dedicadas al servicio de compra venta,
arrendamiento, avalúos, proyectos y todo lo relacionado a la propiedad raíz,
para lograr acuerdos con los diferentes actores del mercado inmobiliario, en
arrendamiento y demás actividades conexas, con el fin de potencializarlas,
defenderlas jurídica y económicamente ante los demás estamentos, para
dinamizarlas en temas de máximo impacto, mejorar su productividad, lograr
rendimientos y beneficios gremiales con ellas mismas y las de su entorno.
2.
Metodología
Este estudio se enmarca en el enfoque mixto; es cualitativo,
porque el estudio de los datos se halló mediante un instrumento de recolección
tipo entrevistas, aunado a la observación documental, con el fin de encontrar,
construir y analizar el objeto de estudio. Por otra parte, el artículo tuvo un
corte cuantitativo, por cuanto presentó características de una investigación
cuantitativa según lo expuesto por Vallejo (2023), tales como, se implementaron
técnicas estadísticas con el fin de analizar la información y se implementaron
instrumentos para la medición de las variables latentes y observables.
Asimismo, este artículo implementó el nivel descriptivo,
enfatizando en las conclusiones dominantes apalancadas de forma empírica en la
covarianza de los factores de las variables latentes para confirmar los efectos
sobre los reactivos (variables observadas), lo cual permite comprender la
función del parámetro. Por otra parte, Macay-Zambrano
y Véliz-Castro (2019) enfatizan en que el estudio exploratorio es
menester cuando en los antecedentes no se presentan situaciones o escenarios
específicos sobre el objeto de estudio o carece de actualización y por tal
requiere un nuevo contexto. Las autoras, aclaran que, en dichos casos, la
invención de nuevas herramientas de medición, mejoran los resultados previos,
situación que se evidencia en el desarrollo del artículo.
Del mismo modo, dentro de la investigación, este artículo tiene
un nivel explicativo, por cuanto pretende aportar variables, características y
métodos para determinar los indicadores financieros estándar de las pymes de la
CNI y su valor en la toma de decisiones gerenciales. Por último, el mismo
presenta los fundamentos de un diseño no experimental, porque el autor, no
actúa, no opera, no cambia, no trastorna, no reforma, no transforma, no
controla, ni tampoco influye en la conducta de las variables del artículo;
observando solamente la actuación de estas, tal y como se desempeñan en su
cotidianidad (Ramos-Galarza, 2021).
Para identificar la población del presente artículo, se observó
que al cierre del 2022 la CNI contaba con 45 organizaciones afiliadas, de las
cuales, todas se clasificaban como pymes, constituyendo estas la población por
ser el objeto donde se busca profundizar el estudio y diseñar el sistema de
indicadores financieros. En cuanto a la muestra de la investigación, se
implementó la metodología aleatorio simple, constituyendo está en 34 pymes
afiliadas a la Cámara Nacional Inmobiliaria de Colombia.
Por otra parte, las técnicas e instrumentos de recolección de
datos fueron primeramente la observación documental, el resumen lógico y la
entrevista semi estructurada como fuente primaria. Partiendo de estas técnicas se
crea una entrevista semi estructurada para ser aplicada mediante el método Delphi a expertos del sector
inmobiliario por sus títulos de pregrado y posgrado y por su experiencia
profesional en este. Posteriormente, con el sistema de indicadores construido
se aplica una encuesta a empleados de áreas administrativas de las pymes de la
CNI identificadas en la muestra estadística.
Las técnicas que se emplearon en el análisis de datos del
presente artículo fueron: Primeramente, para el cuestionario con los expertos:
El análisis documental y la triangulación; mientras que, en segunda instancia,
para la encuesta dirigida a las pymes de la CNI: Análisis de fiabilidad,
análisis descriptivo y análisis correlacional, mediante el software estadístico R.
Por último, es menester aclarar que la medida de confiabilidad
considera la interacción entre los componentes de un sistema, teniendo en
cuenta la redundancia y la probabilidad de fallo de cada componente, para
calcular la confiabilidad general del sistema (Cronbach, 1951). Esta
proporciona una perspectiva integral y cuantitativa de la confiabilidad,
permitiendo tomar decisiones informadas sobre el diseño y mantenimiento del
sistema.
Para la encuesta construida se evaluó la confiabilidad interna,
que se refiere a la consistencia interna de los resultados obtenidos al aplicar
un instrumento compuesto por diferentes ítems
o preguntas. La consistencia interna de una encuesta, se refiere a la medida en
que los ítems o preguntas de la encuesta
miden de manera coherente el constructo o fenómeno que se pretende evaluar
(Marcoulides, 1998). En otras palabras, se evalúa si las preguntas de la
encuesta están correlacionadas entre sí y miden de manera consistente la
variable o constructo que se desea medir. Un valor alto de alfa de Cronbach
cercano a 1 indica una mayor consistencia interna, lo que implica que las
preguntas de la encuesta miden de manera confiable el constructo en cuestión.
Consecutivamente, se documentaron los resultados arrojados por
el software estadístico R, a través
del análisis descriptivo, donde se analizaron los cargos laborales de quienes
respondieron la encuesta; análisis correlacional, el cual se implementó bajo el
coeficiente de correlación de Pearson, conforme a la teoría de Cohen (1988)
donde la correlación de valores iguales o mayores que 0.10 e inferiores a 0.30
indican una relación de pequeña magnitud; valores mayores que 0.30 muestran una
magnitud moderada; mientras que valores superiores a 0.50 marcarían correlaciones
de magnitud elevada/alta.
3.
Resultados y discusión
3.1. Sistema
de indicadores financieros para las pymes de la CNI
El sistema de
indicadores financieros para las organizaciones de la CNI del Cuadro 1,
contiene variables latentes y observables. La estructuración y codificación de
las variables latentes, expuestas en el Cuadro 2, es determinada con base en
los indicadores financieros de liquidez (5 factores), de eficiencia (9
factores), y de rentabilidad (6 factores), los cuales contienen 20 factores que
conforman el sistema.
Cuadro 1
Sistema de indicadores financiero
para las pymes de la CNI
|
Indicador |
Definición |
Objetivo |
Responsable(s) |
Recursos |
Puntos de lectura |
|
1. Categorización ABC de
clientes conforme a sus pagos. |
Categorizar los clientes de acuerdo con los
periodos de pago. |
Aumentar la gestión de la cartera y el flujo de
caja. |
Coordinador Cartera |
*Personal capacitado. |
Frecuencia mensual. |
|
2. Indicador de
crecimiento de inmuebles arrendados por mes. |
Porcentaje de crecimiento de inmuebles mensual |
Analizar el crecimiento en número de inmuebles de
acuerdo con los ingresos de contratos nuevos, y retiro de los
administrativos. |
Director comercial |
*Datos analíticos del software administrativo. |
Frecuencia mensual |
|
3. Indicador de edades de
cartera |
Porcentaje de recaudo por edades de la cartera. |
Analizar el porcentaje de recaudo de acuerdo con
las edades establecidas de la cartera, para mejor planeación de la liquidez. |
Coordinador de cartera |
*Datos analíticos del software administrativo. |
Frecuencia mensual |
|
4. Indicador de riesgo de
la cartera |
Porcentaje de contratos siniestrados durante
varios periodos. |
Analizar el riesgo de cada contrato de acuerdo
con las veces que se siniestra durante un periodo, con el fin de evaluar la
continuidad en póliza de seguro. |
Coordinador de cartera |
*Datos analíticos del software administrativo. |
Frecuencia trimestral |
|
5. Beneficios financieros
a clientes y propietarios para su fidelización. |
Asignación de categoría de propietario |
Asignar una categoría a los propietarios de
acuerdo con la cantidad de inmuebles consignados en la agencia, para un
servicio más personalizado y fidelización. |
Director comercial |
*Datos analíticos del seguimiento de promesas. |
Frecuencia cuatrimestral |
|
6. Tasa de desocupación
de inmuebles |
Cálculo de rotación de inmuebles |
Analizar los comportamientos del mercado
inmobiliario, y detectar las razones de desocupación. |
Administrador comercial |
*Personal capacitado. |
Frecuencia Mensual |
|
7. Tasa de ocupación de
inmuebles |
Cálculo de rotación de inmuebles |
Analizar los comportamientos por zona y más al
detalle por inmueble, detectando con este la cantidad de veces que un
inmueble ha sido arredrado por la misma agencia. |
Administrador comercial |
*Personal capacitado. |
Frecuencia Mensual |
|
8. Estudio de crédito a
clientes |
Crédito directo o tercerizado a los clientes. |
Aumentar el número de clientes y mantener los
clientes actuales. |
La administración |
*Personal de cartera |
Durante la etapa de implementación del sistema de
indicadores |
|
9. Seguimiento de
satisfacción de los clientes |
Porcentaje de satisfacción de los servicios |
Aumentar el número de clientes y la confianza en
los servicios inmobiliarios. |
Mercadeo |
*Personal capacitado. |
Frecuencia con la que se obtienen nuevos
clientes. |
|
10. Tasa de respuesta a
PQRS de mantenimiento |
Porcentaje de eficiencia en respuestas a
solicitudes de mantenimientos de inmuebles |
Evaluar la capacidad de respuesta ante las
solicitudes de mantenimientos, y evitar posibles causales de terminación de
contratos. |
Coordinador Mantenimiento |
*Personal capacitado. |
Frecuencia con la que se puede contestar al
requerimiento de acuerdo con la ley, y el contrato de arrendamiento. |
|
11. Tasa de respuesta a
PQRS de recibimiento de inmuebles. |
Porcentaje de eficiencia en respuestas a solicitudes
de recibimiento de inmuebles |
Evaluar la capacidad de respuesta ante las
solicitudes de recibimientos, y evitar posibles daños al inventario del
inmueble que tenga que asumir la agencia inmobiliaria. |
Coordinador recibimiento |
*Personal capacitado. |
Frecuencia con la que se puede contestar al
requerimiento de acuerdo con la ley, y el contrato de arrendamiento. |
|
12. Indicador de
fidelización de clientes |
Porcentaje de fidelización de clientes con novedad
de entrega. |
Analizar la eficiencia del cumplimento |
Coordinador de fidelización |
*Personal capacitado. |
Frecuencia cada que se presenten casos de entrega |
|
13. Instalación de sedes
nuevas conforme a la demanda de la zona |
Porcentaje de interacciones y visitas por redes
sociales |
Analizar posibles zonas donde se requiera de una
sede física y analizar la demanda del mercado. |
Mercadeo |
*Personal capacitado. |
Frecuencia mensual |
|
14. Indicador de rotación
de personal comercial |
Porcentaje de personal que ingresa y se retira en
el corto plazo. |
Analizar la rotación del personal comercial, para
analizar el cubrimiento de las zonas. |
Director comercial |
*Datos analíticos del software administrativo. |
Frecuencia mensual |
|
15. Tasa de incrementos de cánones |
Promedio de incrementos de canon por sector. |
Analizar el comportamiento del mercado de
inmuebles por sector, para asesorar a cada propietario con un incremento justo |
Administrador comercial |
*Personal capacitado. |
Frecuencia Semestral |
|
16. Tasa de clientes
(arrendatarios) aprobados sin inmueble |
Cantidad de clientes sin poder ubicar en un
inmueble |
Hacer seguimiento oportuno e identificar oferta y
demanda |
Administrador comercial |
*Personal capacitado. |
Frecuencia Mensual |
|
17. Estudio de mercado
sobre la demanda. |
Estudios de mercado periódicos. |
Conocer la demanda del mercado. |
Mercadeo y Comerciales |
* Personal capacitado |
Frecuencia semestral. |
|
18. Indicador de
cumplimiento de metas por captación y arrendamientos |
Cumplimiento de metas comerciales. |
Analizar el cumplimiento por asesor comercial, y
evaluar la demanda de cada sector. |
Administrador comercial |
*Personal capacitado. |
Frecuencia mensual. |
|
19. Indicador de ventas
efectivas |
Porcentaje de ventas efectivas |
Analizar el porcentaje de promesas de compraventa
que se vuelven efectivas. |
Director comercial |
*Datos analíticos del seguimiento de promesas. |
Frecuencia mensual |
|
20. Indicador de
captaciones por sector |
Porcentaje de captaciones de inmuebles por sector |
Aumentar la competitividad entre los asesores
comerciales otorgando mayor cobertura a las zonas con más demanda. |
Director comercial |
*Datos analíticos del seguimiento de promesas. |
Frecuencia cuatrimestral |
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
Cuadro 2
Variables latentes
|
No. |
Inicial |
Variables latentes |
|
1 |
L |
Indicadores
de liquidez |
|
2 |
E |
Indicadores
de eficiencia |
|
3 |
R |
Indicadores
de rentabilidad |
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
Como se observa en el
Cuadro 3, todos los factores que conforman el sistema son medidos en la Escala
Likert, desde 1 hasta 5, donde 1= Casi
nunca; 2= Nunca; 3= Algunas veces; 4= Casi siempre; y 5= Siempre. Asimismo, se tiene que por ejemplo
V1L1: V = concierne a la palabra o variable definida; el número que le acompaña
1 = concierne al número de esta variable; L = concierne a la inicial del nombre
de la variable (en este caso “indicadores de liquidez”, ver Tabla 2); 1 =
concierne al factor perteneciente al indicador. En este orden de ideas, este
código V1L1, se debe leer de la siguiente manera: Variable uno indicadores de
inventarios, factor uno.
Cuadro 3
Variables observables o factores
|
Variable |
Detalle del hecho o evento |
Nivel de medida |
|
V1L1 |
¿Categoriza
los clientes de acuerdo con los periodos de pago? |
Escala |
|
V1L2 |
¿Calcula el
porcentaje de crecimiento de inmuebles mensualmente? |
Escala |
|
V1L3 |
¿Calcula el porcentaje
de recaudo por edades de la cartera mensualmente? |
Escala |
|
V1L4 |
¿Calcula el
porcentaje de contratos siniestrados durante varios periodos mensualmente? |
Escala |
|
V1L5 |
¿Asigna
categoría a cada propietario cuatrimestralmente? |
Escala |
|
V2E6 |
¿Conoce la tasa
de desocupación de inmuebles mensualmente? |
Escala |
|
V2E7 |
¿Conoce la
tasa de ocupación de inmuebles mensualmente? |
Escala |
|
V2E8 |
¿Concede
crédito directo o tercerizado a los clientes? |
Escala |
|
V2E9 |
¿Calcula el
porcentaje de satisfacción de los servicios con la misma frecuencia con que
obtiene nuevos clientes? |
Escala |
|
V2E10 |
¿Conoce el
porcentaje de eficiencia en respuestas a solicitudes de mantenimientos de
inmuebles? |
Escala |
|
V2E11 |
¿Conoce el porcentaje
de eficiencia en respuestas a solicitudes de recibimiento de inmuebles? |
Escala |
|
V2E12 |
¿Calcula el
porcentaje de fidelización de clientes con novedad de entrega cada que se
presentan casos de entrega? |
Escala |
|
V2E13 |
¿Calcula el
porcentaje de interacciones y visitas por redes sociales mensualmente? |
Escala |
|
V2E14 |
¿Calcula el
porcentaje de personal que ingresa y se retira en el corto plazo
mensualmente? |
Escala |
|
V3R15 |
¿Halla el
promedio de incrementos de canon por sector semestralmente? |
Escala |
|
V3R16 |
¿Tiene
registro de la cantidad de clientes sin poder ubicar en un inmueble
mensualmente? |
Escala |
|
V3R17 |
¿Realiza
estudios de mercado periódicos semestralmente? |
Escala |
|
V3R18 |
¿Logra el
cumplimiento de metas comerciales mensualmente? |
Escala |
|
V3R19 |
¿Calcula el porcentaje
de ventas efectivas mensualmente? |
Escala |
|
V3R20 |
¿Conoce el
porcentaje de captaciones de inmuebles por sector cuatrimestralmente? |
Escala |
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
3.2.
Análisis de fiabilidad
En la Tabla 1, se presenta la confiabilidad del instrumento de
observación diseñado para el presente estudio.
Tabla 1
Confiabilidad de la variable de
estudio
|
Alpha de
Cronbach |
Std Alpha |
smc |
average_r |
ase |
mean |
sd |
median_r |
|||
|
0.94926 |
0.9450364 |
0.9764881 |
0.4622767 |
0.01137615 |
3.505882 |
0.944583 |
0.5146077 |
|||
|
Confiabilidad
si un ítem es eliminado |
||||||||||
|
Item |
Cronbach |
mean |
Sd |
|||||||
|
L1 ¿Categoriza los
clientes de acuerdo con los periodos de pago? |
0.2107 |
4.588235 |
0.6089 |
|||||||
|
L2 ¿Calcula el porcentaje
de crecimiento de inmuebles mensualmente? |
0.6783 |
3.911765 |
1.4006 |
|||||||
|
L3 ¿Calcula el
porcentaje de recaudo por edades de la cartera mensualmente? |
0.2270 |
4.617647 |
0.5513 |
|||||||
|
L4 ¿Calcula el porcentaje
de contratos siniestrados durante varios periodos mensualmente? |
0.7812 |
3.117647 |
1.77123 |
|||||||
|
L5 ¿Asigna categoría
a cada propietario cuatrimestralmente? |
0.9138 |
2.705882 |
1.50814 |
|||||||
|
E6 ¿Conoce la tasa de
desocupación de inmuebles mensualmente? |
0.3715 |
3.852941 |
1.41705 |
|||||||
|
E7 ¿Conoce la tasa de
ocupación de inmuebles mensualmente? |
0.3869 |
3.941176 |
1.36939 |
|||||||
|
E8 ¿Concede crédito
directo o tercerizado a los clientes? |
0.7421 |
2.794118 |
1.36584 |
|||||||
|
E9 ¿Calcula el
porcentaje de satisfacción de los servicios con la misma frecuencia con que
obtiene nuevos clientes? |
0.8395 |
2.970588 |
1.24280 |
|||||||
|
E10 ¿Conoce el
porcentaje de eficiencia en respuestas a solicitudes de mantenimientos de
inmuebles? |
0.8741 |
3.147059 |
1.32876 |
|||||||
|
E11 ¿Conoce el
porcentaje de eficiencia en respuestas a solicitudes de recibimiento de
inmuebles? |
0.9275 |
3.088235 |
1.35664 |
|||||||
|
E12 ¿Calcula el
porcentaje de fidelización de clientes con novedad de entrega cada que se presentan
casos de entrega? |
0.8726 |
3.029412 |
1.33678 |
|||||||
|
E13 ¿Calcula el
porcentaje de interacciones y visitas por redes sociales mensualmente? |
0.6828 |
3.441176 |
1.4183 |
|||||||
|
E14 ¿Calcula el porcentaje
de personal que ingresa y se retira en el corto plazo mensualmente? |
0.7546 |
3.323529 |
1.4295 |
|||||||
|
R15 ¿Halla el
promedio de incrementos de canon por sector semestralmente? |
0.4676 |
3.882353 |
1.4515 |
|||||||
|
R16 ¿Tiene registro de
la cantidad de clientes sin poder ubicar en un inmueble mensualmente? |
0.8412 |
3.352941 |
1.6121 |
|||||||
|
R17 ¿Realiza estudios
de mercado periódicos semestralmente? |
0.9501 |
3.088235 |
1.3787 |
|||||||
|
R18 ¿Logra el
cumplimiento de metas comerciales mensualmente? |
0.8141 |
3.764706 |
0.7807 |
|||||||
|
R19 ¿Calcula el
porcentaje de ventas efectivas mensualmente? |
0.1460 |
4.176471 |
0.8337 |
|||||||
|
R20 ¿Conoce el
porcentaje de captaciones de inmuebles por sector cuatrimestralmente? |
0.8453 |
3.323529 |
1.5318 |
|||||||
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
Los resultados indican que la variable de estudio tiene una alta
confiabilidad, según la interpretación de las medias explicadas por Marcoulides
(1998), como se evidencia por un coeficiente alfa de Cronbach de 0.949. Además,
el valor de Std alpha de 0.945 también respalda la consistencia interna de la
variable. El coeficiente smc (Squared
Multiple Correlation) de 0.976 sugiere que la variable es altamente
correlacionada consigo misma, en otras palabras, la varianza de la variable
latente puede ser explicada por los elementos que la componen. El average_r de
0.46 muestra una relación moderada entre los ítems de la variable.
El valor ase (error estándar de medición) de 0.011 indica una
precisión aceptable de la estimación de la confiabilidad. La media de la
variable es 3.51, con una desviación estándar de 0.94, muestra que los valores
están relativamente cerca de la media. El valor de median_r de 0.51 sugiere que
la variable no está muy sesgada hacia un lado en particular. En general, estos
resultados indican que la variable de estudio es confiable y consistente en su
medición.
Adicionalmente, si se elimina un elemento del instrumento, el
coeficiente alfa de Cronbach puede cambiar, lo que indica un cambio en la
consistencia interna del instrumento. En el caso del ítem L1 ¿Categoriza los clientes de acuerdo con los periodos de
pago?, si se elimina de la encuesta, la confiabilidad disminuye considerablemente
a 0.2107. Esto sugiere que el ítem
tiene una contribución importante a la confiabilidad general de la encuesta.
Además, se proporcionan el valor de la media de la variable, que es de 4.59, y
la desviación estándar de 0.61, los cuales describen la distribución de
respuestas para la variable en cuestión. Por lo tanto, es recomendable mantener
este ítem en la encuesta para obtener
resultados más confiables y representativo.
3.3. Análisis descriptivo
A nivel general, en el estudio participó personal del área
administrativa y gerencial, el hecho de que todos los participantes pertenezcan
a dicho departamento de las empresas da garantía de que son conocedores del
implementación, manejo y control de los indicadores financieros. En el Gráfico
I, se evidencia que el 85,29% son contadores. El analista contable, cumple las
mismas funciones del contador, excepto que no firma los estados financieros ni
las declaraciones fiscales. En cuanto al contador forense, siendo también un
contador, sus funciones son de auditoría. El director tributario, sus funciones
se limitan a la preparación y presentación de declaraciones tributarias.
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
Gráfico I: Cargos empresariales que respondieron la encuesta
Si bien, los indicadores financieros muestran la dinámica de la
empresa a partir de los resultados históricos analizados y presentados por el
contador, también es una fuente de información para visualizar la dinámica
organizacional a partir de las decisiones futuras, respecto a los factores que
afectan las variables que conforman dichos indicadores. En consecuencia, dada
la conformación de la muestra se debe tener cuidado en los análisis de los
resultados dado que se puede tener una mayor influencia de una visión
retrospectiva de los indicadores que a una visión prospectiva de los mismos.
3.4. Análisis correlacional
Teniendo
presente cada una de las variables que componen el instrumento de medición, se
aplica el coeficiente de correlación de Pearson. La correlación entre dos
variables, en este caso observables, independientemente de que pertenezcan a la
misma variable latente o no, representa la fuerza de influencia que puede
existir de una variable sobre la otra, la cual puede ser positiva, directamente
proporcional, o negativa, inversamente proporcional (Cronbach, 1951). En la
Figura I, la mayor intensidad del color azul indica mayor correlación positiva
y el color rojo muestra el grado de correlación negativa.
Fuente:
Elaboración propia, 2023.
Figura I: Análisis correlacional de las variables observables
Sobre esta base, la
alta correlación positiva entre V3R20 y V2E14 muestra el porcentaje de
captaciones de inmuebles por sector en concordancia con el porcentaje de personal
que ingresa y se retira en el corto plazo. Específicamente, da claridad sobre
el aumento de la competitividad de los asesores comerciales, lo cual permite un
mayor cubrimiento de los inmuebles por zonas analizadas. Asimismo, la alta
correlación positiva entre V3R16 y V2E11 evidencia la relación que existe entre
el porcentaje de eficiencia en respuestas a solicitudes de recibimiento de
inmuebles y la cantidad de clientes sin poder ubicar en un inmueble, indicando
que a mayor capacidad de respuesta ante las solicitudes de recibimientos
incrementa el seguimiento oportuno e identificación de oferta y demanda entre
los clientes de la inmobiliaria.
Ahora bien, la alta
correlación positiva entre las variables V1L5 y V3R17 muestra que, al asignar
una categoría a los propietarios de acuerdo con la cantidad de inmuebles
consignados en la agencia, para un servicio más personalizado y fidelización,
aumenta el conocimiento que tienen la inmobiliaria sobre la demanda del
mercado. En el mismo orden, existen una alta correlación en las variables V2E12
y V1L2 evidenciando que, al analizar el crecimiento en número de inmuebles de
acuerdo con los ingresos de contratos nuevos, y retiro de los administrativos,
es más alta la probabilidad de que se acreciente el porcentaje de fidelización
de clientes con novedad de entrega.
Al estudiar las variables observables V2E9 y
V3R17, se puede apreciar que, a medida que aumenta el número de clientes y la
confianza en los servicios inmobiliarios, se acrecientan los estudios de
mercados periódicos, propiciando así mayor conocimiento de la demanda del
mercado. Cuando se analiza la correlación de V3R15 y V2E7, se evidencia que, en
más se analizan los comportamientos por zona y más al detalle por inmueble, se
obtiene más información sobre el comportamiento del mercado de inmuebles por
sector, detectando con este la cantidad de veces que un inmueble ha sido
arrendado por la misma agencia y así se asesora a cada propietario con un
incremento justo.
Continuando con el
análisis de correlaciones positivas entre variables observables, se puede
analizar que V2E6 y V3R19 permiten concluir que, a mayor cálculo de rotación de
inmuebles, se incrementa el porcentaje de promesas de compraventa que se
vuelven efectivas. Asimismo, se puede observar con la relación entre V2E11 y
V3R17 que, con los estudios periódicos de mercado, se puede evaluar la
capacidad de respuesta ante las solicitudes de recibimientos, evitando posibles
daños al inventario del inmueble que tenga que asumir la agencia inmobiliaria.
La correlación entre
V3R15 y V1L4 permite comprender que, entre más se calcule y aumente el
porcentaje promedio de incrementos de canon por sector, más exacto será el
análisis del riesgo de cada contrato de acuerdo con las veces que se siniestra
durante un periodo, evaluando así la continuidad en póliza de seguro. Por
último, se evidencia una alta correlación entre las variables V1L3 y V2E7
observando que, con el cálculo e incremento del porcentaje de recaudo por
edades de la cartera, aumenta el número de clientes nuevos y mantiene los
clientes actuales.
Conclusiones
Se
puede concluir que uno de los factores reconocibles que inciden en la
relevancia de los indicadores financieros, es batallar contra el alto costo de
la adquisición, investigación e implementación de herramientas financieras en
las pymes, incluidas las del sector inmobiliario, pues las mismas en
Latinoamérica se han visto sometidas a fracasar en el mercado económico,
ocasionando su quiebra prematura. Dichas organizaciones han sido objeto de estudio
en muchos trabajos investigativos, como el presente, donde se le brinda a este
tipo de compañías, una herramienta financiera para su crecimiento en el
mercado.
Asimismo,
teniendo en cuenta que los indicadores financieros de liquidez, eficiencia y
rentabilidad, ofrecen cifras históricas y reales para la toma de decisiones y
el desarrollo de los procesos organizacionales de mayor operatividad en las
empresas del sector inmobiliario, entre ellas las afiliadas a la CNI, las
variables latentes expuestas previamente son la base fundamental para la
construcción del sistema de indicadores financieros para las pymes de la CNI de
Colombia.
Con
la aplicación del método Delphi, las
encuestas realizadas al personal administrativo de las organizaciones de la
CNI, definidas en la muestra y la aplicación del análisis de fiabilidad,
descriptivo y correlacional, se logra diseñar y confirmar la viabilidad y
utilidad del sistema de indicadores financieros para las pymes de la CNI,
constituyendo de esta manera una herramienta financiera lista para ser
implementada, desarrolla y auditada por las organizaciones afiliadas a la CNI.
La
presente investigación tuvo tres grandes limitaciones expuestas a continuación:
La primera limitante, fue la obtención de datos sobre la CNI de manera teórica,
debido al cambio de administración que hubo cuando se solicitó la misma; en
segunda instancia, la recolección de datos vía entrevista dirigida a
profesionales del sector inmobiliario, dilató más de lo planteado el
cronograma, postergando en varias ocasiones las reuniones de la aplicación del
instrumento de recolección, debido a la falta de tiempo de los expertos; por
último, se evidenció retraso en recolección de datos vía encuestas aplicadas a
las pymes de la CNI, postergando el análisis por la lentitud en el
diligenciamiento del instrumento de recolección de datos.
Por
último, con el fin de obtener los resultados descritos anteriormente, el
sistema de indicadores financieros propuesto debe ser implementado,
desarrollado y auditado completamente. La herramienta financiera producto de
este estudio tiene que ser implementada solamente por las organizaciones
afiliadas a la CNI, de lo contrario no se garantizan los mismos resultados. El
sistema de indicadores financieros para las pymes de la CNI sirve de sustento
teórico para el desarrollo de otras investigaciones afines estructuradas desde
el mismo enfoque metodológico.
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