Riesgos no observables en el sector de la construcción en Ecuador
Un análisis cuantitativo y cualitativo
DOI:
https://doi.org/10.69633/74a27097Palabras clave:
Análisis Factorial, pandemia, rentabilidad, riesgo, The Gray RhinoResumen
La industria de la construcción es un sector fundamental para la economía de un país, debido a su contribución a la productividad, la magnitud de los proyectos y a la generación de empleos derivados de la inversión de capital, el uso de nuevas tecnologías, la aplicación de maquinarias a gran escala y de métodos, procesos, productos y servicios propios de un segmento que exige continua actualización y cambios. La presente investigación analiza el comportamiento financiero de este sector en el marco de la pandemia y postpandemia Covid-19, como un factor disruptivo que generó baja rentabilidad, debido a la falta de capacidad de adaptación de las empresas constructoras a las restricciones impuestas. Desde el enfoque cuantitativo se establecen los efectos generados, mediante el análisis de las diferencias de medianas en la rentabilidad de 13617 indicadores. Para el análisis cualitativo se aplicó una encuesta a 222 empresas del sector de la construcción (entre enero y agosto de 2024), con el propósito de conocer y evaluar su capacidad de resiliencia ante los factores críticos que se presentaron durante la pandemia Covid-19, recopilando además sus percepciones sobre las variables latentes y observables, y los factores de riesgo que pueden afectar a estas empresas y trabajadores. En este proceso se ejecutó la técnica del análisis factorial exploratorio, obteniendo las cargas factoriales de las variables observables que guardan relación con los riesgos citados en la teoría de gray rhino (el rinoceronte grande). Finalmente, mediante la diferencia de medianas del indicador ROA — ratio financiero que mide la capacidad de generar ganancias — se confirmó que la mencionada pandemia no sólo fue un acelerador de la tendencia existente, sino que también fue un factor determinante y disruptivo para el sector, representando un cambio estadísticamente significativo.
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