Riesgo de fraude y el desempeo financiero en las cooperativas de ahorro y crdito del Ecuador
Fraud risk and financial performance in savings and credit cooperatives in Ecuador
Risco de fraude e desempenho financeiro em cooperativas de poupana e crdito no Equador
Correspondencia: ceguachimbosa@espe.edu.ec
Ciencias Econmicas y Empresariales
Artculo de Investigacin
* Recibido: 03 de febrero de 2024 *Aceptado: 22 de marzo de 2024 * Publicado: 16 de abril de 2024
I. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Ecuador.
Resumen
El riesgo de fraude en las cooperativas de ahorro y crdito es un problema significativo que puede tener un impacto negativo en su rendimiento financiero. Entre las principales causas estn las deficiencias en la estructura de gobierno y gobernabilidad y la falta de control en el crecimiento de los servicios financieros digitales. Esta situacin, ocasiona prdida de activos, reduccin de ingresos, disminucin de recursos disponibles y afectacin en el dao reputacional causado por el fraude. Por esta razn, se realiz esta investigacin que permitir determinar cmo incide el Riesgo de Fraude en el Rendimiento Financiero de las Cooperativas de ahorro y crdito. Para el efecto, se realiz un estudio cuantitativo, de diseo no experimental, en 37 cooperativas, utilizando como instrumento de medicin del Riesgo de Fraude la encuesta de la Asociacin de Examinadores de Fraude (ACFE) y para el Rendimiento Financiero, los indicadores: Liquidez, ROA, ROE, Morosidad y Absorcin de los ltimos cinco aos. Se aplic el Anlisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio y el Modelo de Ecuaciones Estructurales. los resultados demuestran una relacin positiva de 0.58; por lo tanto, se afirma que el Riesgo de Fraude influye de manera aceptable en el Rendimiento Financiero de las cooperativas.
Palabras clave: riesgo de fraude; rendimiento financiero; cooperativas de ahorro y crdito.
Abstract
The risk of fraud in credit unions is a significant problem that can have a negative impact on their financial performance. Among the main causes are deficiencies in the government and governance structure and the lack of control in the growth of digital financial services. This situation causes loss of assets, reduction of income, decrease in available resources and impact on the reputational damage caused by fraud. For this reason, this investigation was carried out to determine how the Risk of Fraud affects the Financial Performance of Savings and Credit Cooperatives. For this purpose, a quantitative study, with a non-experimental design, was carried out in 37 cooperatives, using the Association of Fraud Examiners (ACFE) survey as an instrument for measuring Fraud Risk and for Financial Performance, the indicators: Liquidity , ROA, ROE, Delinquency and Absorption of the last five years. Exploratory and Confirmatory Factor Analysis and the Structural Equation Model were applied. The results demonstrate a positive relationship of 0.58; Therefore, it is stated that the Risk of Fraud influences the Financial Performance of cooperatives in an acceptable manner.
Keywords: fraud risk; financial performance; Cooperatives of saving and credit.
Resumo
O risco de fraude nas cooperativas de crdito um problema significativo que pode ter um impacto negativo no seu desempenho financeiro. Entre as principais causas esto as deficincias na estrutura governamental e de governao e a falta de controlo no crescimento dos servios financeiros digitais. Esta situao provoca perda de ativos, reduo de receitas, diminuio dos recursos disponveis e impacto nos danos reputacionais causados por fraudes. Por esta razo, esta investigao foi realizada para determinar como o Risco de Fraude afeta o Desempenho Financeiro das Cooperativas de Poupana e Crdito. Para tanto, foi realizado um estudo quantitativo, com desenho no experimental, em 37 cooperativas, utilizando a pesquisa da Association of Fraud Examiners (ACFE) como instrumento de mensurao do Risco de Fraude e de Desempenho Financeiro, os indicadores: Liquidez, ROA , ROE, Inadimplncia e Absoro dos ltimos cinco anos. Foram aplicadas Anlise Fatorial Exploratria e Confirmatria e Modelo de Equaes Estruturais. Os resultados demonstram uma relao positiva de 0,58; Portanto, afirma-se que o Risco de Fraude influencia o Desempenho Financeiro das cooperativas de forma aceitvel.
Palavras-chave: risco de fraude; desempenho financeiro; Cooperativas de poupana e crdito.
Introduccin
El riesgo de fraude en las cooperativas de ahorro y crdito es un problema significativo que puede tener un impacto negativo en su rendimiento financiero. Estas instituciones se basan en la confianza y la cooperacin mutua de sus miembros, operan bajo un modelo de propiedad y gobernabilidad participativa, estas particularidades las hace especialmente vulnerables a los actos fraudulentos. El fraude puede manifestarse de diversas formas, como la malversacin de fondos, la falsificacin de documentos o la manipulacin de registros contables.
Una de las principales consecuencias del fraude en las cooperativas de ahorro y crdito es la prdida de activos, lo que puede llevar a una disminucin en los recursos disponibles para satisfacer las necesidades financieras de los miegmbros. Adems, el dao reputacional causado por el fraude puede generar desconfianza entre los miembros y posibles inversores, lo que puede resultar en una disminucin en la captacin de nuevos fondos. Es importante tener en cuenta que el riesgo de fraude puede manifestarse en diversas formas, como el fraude interno perpetrado por empleados y directivos, as como el fraude externo cometido por miembros o personas externas a la cooperativa.
Segn el estudio de Johnson y Olaghere (2021), las prdidas por fraude representan un porcentaje considerable de los activos totales de las cooperativas de ahorro y crdito. Estas prdidas pueden debilitar la solidez financiera de la institucin, reducir sus ingresos y afectar su capacidad para brindar servicios a sus miembros. Esto puede conducir a una disminucin de la rentabilidad general de la cooperativa. Gonzlez et al. (2021) en el anlisis del impacto del fraude en el rendimiento financiero de las cooperativas de ahorro y crdito en Amrica Latina, establece que las cooperativas que experimentaron casos de fraude tuvieron un menor rendimiento financiero en comparacin con aquellas que no enfrentaron esta problemtica. Adems, se encontr una relacin negativa entre el grado de fraude y la eficiencia operativa de las cooperativas.
El fraude en las cooperativas de ahorro y crdito puede estar relacionado con deficiencias en su estructura de gobierno y gobernabilidad. Segn Brown y Jones (2023) han identificado la falta de supervisin adecuada y la falta de transparencia en la toma de decisiones como factores que pueden facilitar el fraude en estas instituciones. Esto resalta la importancia de fortalecer los mecanismos de control y rendicin de cuentas en las cooperativas de ahorro y crdito.
Los avances en tecnologa y el crecimiento de los servicios financieros digitales tambin han introducido nuevos riesgos de fraude en las cooperativas de ahorro y crdito. Las investigaciones de Lee y Kim (2023) destacan la necesidad de implementar medidas de seguridad y proteccin de datos para prevenir el fraude en canales como la banca en lnea y los pagos electrnicos. Destaca tambin la importancia de la tecnologa en la gestin del riesgo de fraude. El uso de herramientas avanzadas de anlisis de datos y tcnicas de inteligencia artificial puede ayudar a identificar patrones y comportamientos sospechosos, mejorando la capacidad de deteccin y prevencin del fraude en las cooperativas de ahorro y crdito.
En efecto, el sector financiero popular y solidario se encuentra integrado por 441 cooperativas de ahorro y crdito, cuatro asociaciones mutualistas de ahorro y crdito para la vivienda, una caja central y una corporacin, clasificadas en cinco segmentos. Las 445 entidades que conforman el sector agrupan a 101.245 personas que cuentan con operaciones de crdito vigentes a diciembre de 2022 y 285.354 personas mantienen depsitos a diciembre de 2022, registran USD 9,4 millones de certificados de aportacin, con una suma de USD 24.955 millones en activos, USD 21.770 millones en pasivos y USD 3.185 millones en patrimonio (Superintendencia de Economa Popular y Solidaria, 2022).
En abril de 2023, este sector registra un total de 422 entidades, con 9.540.102 certificados de aportacin, el 75% de los certificados de aportacin se encuentran en el segmento 1 siendo el ms grande y representativo en los montos recaudados. La cartera de crdito bruta de los segmentos 1, 2 y 3 representa el 73% de los activos del sector financiero popular y solidario (Superintendencia de Economa Popular y Solidaria, 2023).
La superintendencia para poder controlar este sector y sobre todo los riesgos asociados, utiliza procesos de supervisin para emitir alertas de las potenciales debilidades y establecer los riesgos a que las entidades u organizaciones estn o pueden estar expuestas. Para lo cual, la SEPS desarroll una metodologa de calificacin de las entidades, que integran la medicin del nivel de riesgo y la evaluacin de la administracin del riesgo. Esta metodologa detalla la dinmica integral de las entidades controladas y permite identificar los aspectos ms crticos que deben superarse tanto en los aspectos relacionados con la gestin del riesgo y la estructura financiera; as como el compromiso que muestre la entidad para mejorar la calidad de su gobierno, los procesos de autocontrol y el cumplimiento normativo. La aplicacin de esta metodologa permite incrementar la eficiencia en la tarea de supervisin, en la medida que anticipa el posible deterioro del perfil de riesgo de las entidades y orienta la ejecucin de acciones oportunas mediante estrategias de supervisin preventivas, correctivas o intensivas, desde los procesos in-situ o extra-situ.
Sin embargo, pese a los controles establecidos por este organismo, en el ao 2022, se iniciaron 11 procesos de liquidacin y se culminaron 35 procesos con la correspondiente extincin de la personalidad jurdica. Adicionalmente se presentaron para el anlisis jurdico correspondiente, 6 informes tcnicos previos a la extincin de las entidades en proceso de liquidacin; en su gran mayora por incumplimiento de indicadores, prdidas y actos fuera de la ley (Superintendencia de Economa Popular y Solidaria, 2022).
Para mitigar el riesgo de fraude, es fundamental implementar medidas de control interno robustas, esto incluye la segregacin de funciones, la revisin peridica de los registros financieros, la implementacin de sistemas de monitoreo y deteccin de irregularidades, as como la promocin de una cultura organizacional tica. Tambin es importante, la implementacin de polticas y procedimientos adecuados, as como la eliminacin de responsabilidades claras en la supervisin y prevencin del fraude. Adems, es crucial promover una cultura organizacional que fomente la tica y la transparencia, y que facilite la denuncia de actividades fraudulentas. Por ello, es necesario capacitar y sensibilizar al personal sobre la importancia de la integridad y la transparencia en todas las operaciones financieras (Smith, 2022).
Todo lo manifestado va a tener un impacto en varios indicadores financieros de una cooperativa, como la liquidez que se refiere a la capacidad de una entidad, para cumplir con sus obligaciones de pago a corto plazo (Brigham & Houston, 2022). En la rentabilidad dividida en el ROE y ROA, en cuanto al ROA es una medida clave para determinar cmo una empresa est utilizando sus activos para generar beneficios (Ross, Westerfield, & Jordan, 2022). En cambio el ROE es una mtrica financiera utilizada para evaluar la rentabilidad y la eficiencia de una empresa en funcin de los recursos aportados por sus accionistas (Brigham & Ehrhardt, 2021). La morosidad es una situacin financiera que se produce cuando un deudor no cumple con sus obligaciones de pago en los plazos acordados. En otras palabras, es el retraso o la falta de pago de una deuda vencida (Bessis, 2020). En la absorcin financiera que es un concepto econmico y financiero que se refiere a la capacidad de una empresa o entidad para absorber o asumir los costos y gastos generados por una determinada actividad o proyecto, sin necesidad de recurrir a fuentes de financiamiento externas (Weston, Siu, & Johnson, 2020).
Bajo estas consideraciones, es importante realizar esta investigacin que permitir determinar cmo incide el Riesgo de Fraude en el Rendimiento Financiero de las Cooperativas de ahorro y crdito, con la finalidad de que este tipo de instituciones puedan implementar medidas de prevencin y control para minimizar el riesgo de quiebra, cierre o procesos de liquidacin forzosa.
Para cumplir con este fin, la investigacin consta de tres fases, en la primera se presenta la problemtica del riesgo de fraude y el rendimiento financiero, sus efectos y consecuencias. En la segunda parte, se explicita la metodologa que se utilizar en la investigacin. En la ltima parte se detalla los resultados, discusin y conclusiones de la investigacin.
Metodologa
La investigacin es un estudio cuantitativo, de diseo no experimental, realizado en las cooperativas de ahorro y crdito del Ecuador. De acuerdo al catastro de la Superintendencia de Economa Popular y Solidaria al cierre del ao 2022, existen 446 cooperativas activas, agrupadas en cinco segmentos de acuerdo a sus activos totales. Para el presente trabajo, se consideraron las cooperativas pertenecientes a los segmentos 1 y 2, en total 60 siendo este el universo de la investigacin. Para determinar la muestra, se aplic la frmula del mtodo de estimacin simple para el Muestreo Irrestricto Aleatorio (Calero, 2003). Los parmetros definidos fueron: Poblacin (N) 60 cooperativas, nivel de significacin (α) 0.05, error (d) 0.10, valor de la Probabilidad (P) 0.5, obteniendo como resultado 37 cooperativas.
El instrumento de medicin del Riesgo de Fraude fue la encuesta de la Asociacin de Examinadores de Fraude (ACFE), el mismo que fue validado por expertos (Skjong & Wentworth, 2000). La metodologa Delphi ayud para que cada experto realice su validacin individual y luego reciba las medianas obtenidas, para que reconsidere su juicio hasta que se logre un consenso (De Arquer, 1995). Procedimiento aceptado por Van Der Fels-Klerx, Gossens, Saaticamp y Horst (2002), quienes coinciden que esta tcnica permite obtener un alto nivel de interaccin entre los expertos.
Se seleccionaron diez expertos que analizaron los reactivos del instrumento de la ACFE, considerando cuatro criterios de evaluacin: representatividad, comprensin, interpretacin y claridad. La escala utilizada fue de 1 al 3, siendo 1 la calificacin ms baja, y 3 la calificacin ms alta. Para analizar la representatividad, 1 significa nada representativo y 3 muy representativo; para el criterio comprensin, 1 seala que la pregunta resulta incomprensible y el 3 entendible; en la interpretacin en cambio el 1 indica que puede tener varias interpretaciones y el 3 que tiene una nica interpretacin; por ltimo, respecto a la claridad el 1 establece nada claro y el 3 conciso (Crespo, D Ambrosio, Racines, & Castillo, 2016). Finalmente, una vez consolidada las validaciones de cada experto, considerando el criterio establecido por Crespo y Moreta (2017), se dejaron las preguntas que sobrepasan el 75%.
Es importante detallar los indicadores con los cuales fueron medidos los constructos Riesgo de Fraude y Rendimiento Financiero. La encuesta del Riesgo de Fraude est estructurada con cinco dimensiones: Supervisin, Propiedad, Evaluacin, Tolerancia, Antifraude y Deteccin. En cambio, el constructo Rendimiento Financiero, fue medido por cinco indicadores: Liquidez, ROA, ROE, Morosidad y Absorcin, para lo cual se tom las cifras presentadas en los estados financieros de los ltimos cinco aos de las cooperativas de ahorro y crdito constantes en la base de datos de la Superintendencia de Economa Popular y Solidaria.
Los datos fueron sometidos a una evaluacin multivariante, para el efecto se aplic el Anlisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio y el Modelo de Ecuaciones Estructurales, que es una herramienta avanzada por cuanto utiliza un conjunto de ecuaciones de regresin lineal para analizar las relaciones entre las variables (Armario & Cossio, 2001). A fin de no recurrir al lenguaje matemtico, mediante un modelo grfico denominado diagrama de camino (path diagrama) se representa las relaciones entre las variables utilizando las cargas estandarizadas estimadas con la finalidad de determinar las estimaciones de bondad de ajuste. Tambin se calcul el estadstico alpha de cronbach para establecer la confiabilidad del instrumento. Para el procesamiento de los datos se utiliz el software estadstico SPSS versin 24 y el programa AMOS versin 22.
Resultados y discusin
El Alpha de Cronbach del instrumento de medicin del Riesgo de Fraude detalla como resultado 0.97, indica un anlisis de consistencia de alta fiabilidad, superando el valor aceptable de 0.70 establecido por Luque (1997). Los resultados se detallan a continuacin:
Tabla 1: Alpha de Cronbach
Dimensiones |
Alpha de cronbach |
Supervisin |
0,975 |
Propiedad |
0,976 |
Evaluacin |
0,972 |
Tolerancia |
0,975 |
Antifraude |
0,971 |
Deteccin |
0,975 |
Fuente: Elaboracin propia.
Mediante el anlisis factorial se establecieron los criterios de idoneidad de los datos para realizar este anlisis, conforme se detalla en la tabla 2.
Tabla 2: Criterios de uniformidad variable Riesgo de Fraude
Criterios de idoneidad |
Valores |
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuacin de muestreo |
0,915 |
Prueba de esfericidad de Bartlett |
|
Aprox. Chi-cuadrado |
315,342 |
gl. |
15 |
Sig. |
0,000 |
Fuente: Elaboracin propia.
El coeficiente Kaiser Meyer Olkin KMO (0.915), el alto valor del chi cuadrado y su nivel de significacin menor al 0,05 indican que las diferencias entre la matriz inicial de datos y la estimada por el modelo son estadsticamente significativas lo cual demuestra que es factible la aplicacin de este anlisis. En efecto, se estableci que los datos se agrupan en un solo autovalor de mayor representatividad, por cuanto, representa el 92,77% de la varianza total explicada, conforme se demuestra en la tabla 3.
Tabla 3: Autovalores y varianza total explicada Riesgo de Fraude
Componente |
Autovalores iniciales
|
Sumas de rotacin de cargas al cuadrado |
||||
Total |
% de varianza |
% acumulado |
Total |
% de varianza |
% acumulado |
|
1 |
5,417 |
90,277 |
90,277 |
5,417 |
90,277 |
90,277 |
2 |
0,187 |
3,122 |
93,399 |
|
|
|
3 |
0,134 |
2,239 |
95,638 |
|
|
|
Fuente: Elaboracin propia.
De la misma manera se procedi con el anlisis factorial de la variable Rendimiento Financiero, los resultados de los criterios de idoneidad se detallan en la tabla 4.
Tabla 4: Criterios de uniformidad variable Rendimientos Financieros
Criterios de idoneidad |
Valores |
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuacin de muestreo |
0,619 |
Prueba de esfericidad de Bartlett |
|
Aprox. Chi-cuadrado |
39,600 |
gl. |
10 |
Sig. |
0,000 |
Fuente: Elaboracin propia.
En este caso, los indicadores no tienen la misma consistencia que en la variable anterior, sin embargo, las diferencias son estadsticamente significativas y es factible la aplicacin de este anlisis. As mismo, se estableci que los datos se agrupan en dos autovalores iniciales que representa el 66,06% de la varianza total explicada, conforme se demuestra en la tabla 5.
Tabla 5: Autovalores y varianza total explicada Rendimiento Financiero.
Componente |
Autovalores iniciales
|
Sumas de rotacin de cargas al cuadrado |
||||
Total |
% de varianza |
% acumulado |
Total |
% de varianza |
% acumulado |
|
1 |
2,280 |
45,595 |
45,595 |
2,280 |
45,595 |
45,595 |
2 |
1,024 |
20,474 |
66,069 |
1,024 |
20,474 |
66,069 |
3 |
0,752 |
15,047 |
81,116 |
|
|
|
Fuente: Elaboracin propia.
El anlisis factorial exploratorio permiti determinar el comportamiento de las variables, ahora bien, es importante confirmar los resultados y establecer el modelo que permita determinar la incidencia del Riesgo de Fraude en los Rendimientos Financieros. En efecto, en la Figura 1, se presentan los resultados de la relacin entre el Riesgo de Fraude y el Rendimiento Financiero, siendo positiva (0.58); Con este resultado, se afirma que el Riesgo de Fraude influye de manera aceptable en el Rendimiento Financiero de las cooperativas. Es decir, si el riesgo de fraude aumenta o disminuye de la misma forma el rendimiento financiero aumenta o disminuye.
Figura 1: Riesgo de Fraude y Rendimiento Financiero
Establecido el modelo, se procedi a realizar dos evaluaciones: la primera relacionada con el ajuste global del modelo y la segunda con el ajuste del modelo estructural. En referencia a la primera los resultados se presentan en la tabla 6.
Tabla 6: Bondad de Ajuste del Modelo Propuesto
Indicador |
Resultado |
Niveles de aceptacin |
Autor |
Goodness of fit Index (GFI) |
0.904 |
Superior a 0.90 |
Jreskog y Srbom, 1996 |
Root Mean Square Residual (RMSR) |
0.228 |
Valor ms prximo a cero |
Jreskog y Srbom, 1996 |
Root Mean Square Error of Aproximation (RMSEA) |
0.148 |
Valores inferiores a 0.08 |
Steige, 1990 |
Adjusted Goodness of fit index (AGFI) |
0.929 |
Superior a 0.90 |
Jreskog y Srbom, 1996; Hair et all., 1999 |
Comparative Fit Index (CFI) |
0.905 |
Valor ms prximo a 1 |
Bentler, 1990 |
Fuente: Elaboracin propia.
Como se puede observar los indicadores GFI, AGFI, CFI, RMRS y RMSEA que proporcionan la variabilidad explicada por el modelo, la media de los residuos entre la matriz inicial de datos y la estimada y el ajuste incremental del modelo, se encuentran dentro de los parmetros aceptables.
Con relacin a la segunda evaluacin, el ajuste del modelo estructural se utiliz el coeficiente crtico (CR) de las relaciones entre las variables latentes. Los resultados se presentan en la tabla 7.
Tabla 7: Bondad de Ajuste estructural
Relaciones |
Coeficiente crtico |
Cargas estandarizadas |
Fraude - Rendimiento |
3.464 |
0.582 |
Fuente: Elaboracin propia.
El coeficiente crtico de la relacin FRAUDE - RENDIMIENTO (3.464) demuestra que existe incidencia positiva significativa por cuanto su resultado supera el valor de +/- 1.96 establecido por Hair, Anderson, Tatham & William (1995) determinando el cumplimiento del objetivo de la investigacin, a mayor Riesgo de Fraude mayor afectacin existe en los indicadores de Rendimiento Financiero o viceversa.
Conclusiones
Conforme se ha explicitado en esta investigacin, existen muchos factores que ocasionan que las cooperativas de ahorro y crdito utilicen prcticas y decisiones inadecuadas generando altos riesgos que pueden afectar su rendimiento financiero, incluso llegando a provocar quiebras fraudulentas y cierre de operaciones. En este contexto, el aporte que realiza esta investigacin permite establecer la incidencia del riesgo de fraude en el rendimiento financiero con la finalidad de que este tipo de organizaciones implementen medidas de prevencin y control para minimizar sus efectos.
En efecto, los resultados obtenidos evidencian que existe una relacin positiva y estadsticamente significativa (0.582; p-valor < 0.05) entre el Riesgo de Fraude y el Rendimiento Financiero en las Cooperativas de Ahorro y crdito, cumpliendo de esta manera con el objetivo de la investigacin donde se afirma que el Riesgo de Fraude influye de manera aceptable en el Rendimiento Financiero de las cooperativas. Es decir, si el riesgo de fraude aumenta o disminuye de la misma forma el rendimiento financiero aumenta o disminuye.
Por otro lado, la determinacin del riesgo de fraude es un tema nuevo que an no ha sido puesto en prctica por las cooperativas de ahorro y crdito del Ecuador, de ah el cierre de muchas de ellas en los ltimos aos. En esta investigacin nicamente se determin la relacin con el rendimiento financiero; Sin embargo, las cooperativas deberan disear controles especficos de los recursos que administran aplicando la metodologa utilizada en esta investigacin, en tal virtud, se deja abierta la posibilidad de una futura investigacin relacionada con el diseo de controles internos y externos.
Referencias
1. Armario, E., & Cossio, F. (2001). La orientacin al mercado y el rendimiento empresarial: el caso de la banca comercial espaola. Cuadernos de gestin , 33-66.
2. Bessis, J. (2020). Gestin de riesgos en la banca. John Wiley & Sons.
3. Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2022). Fundamentos de administracin financiera. Cengage Learning Editores.
4. Brigham, E., & Ehrhardt, M. (2021). Gestin financiera: teora y prctica. Boston: MA: Cengage Learning.
5. Brown, R., & Jones, M. (2023). Gobernanza y riesgo de fraude en las cooperativas de ahorro y crdito . Revista de Estudios Cooperativos, 21-38.
6. Calero, A. (2003). Estadstica III. La Habana: Editorial Flix Varela.
7. Crespo, G., & Moreta, M. (2017). Cmo medir la estrategia y planificacin en las PYMES del sector de concesionarios de vehculos del Distrito Metropolitano de Quito. Yura relaciones internacionales, 1-22.
8. Crespo, G., D Ambrosio, G., Racines, A., & Castillo, L. (2016). Cmo medir la percepcin de responsabilidad social empresarial en la industria de gaseosas. Yura Relaciones Internacionales, 1-18.
9. De Arquer, M. (1995). Fiabilidad Humana: Mtodos de cuantificacin, juicio de expertos. Centro Nacional de Condiciones de Trabajo.
10. Gonzlez, M., Gonzlez, V., & Fuertes, Y. (2021). Anlisis del desempeo financiero de las cooperativas de ahorro y crdito en Amrica Latina. Revista de Finanzas y Banca Aplicadas, 1-13.
11. Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & William, C. (1995). Multivariate Data Analysis with readings. London: Prentice Hall Inc.
12. Johnson, A., & Olaghere, S. (2021). El impacto del fraude en el desempeo financiero de las cooperativas de ahorro y crdito. Revista de Delitos Financieros, 1175-1190.
13. Lee, H., & Kim, K. (2023). Riesgo de fraude en servicios financieros digitales: Evidencia de Cooperativas de ahorro y crdito. Revista de marketing de Servicios Financieros, 78-96.
14. Luque, T. (1997). Investigacin de Marketing. Barcelona: Ariel.
15. Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jordan, B. D. (2022). Fundamentos de finanzas corporativas. Fundamentos de finanzas corporativas.
16. Skjong, R., & Wentworth, B. (2000). Expert Judgement and risk perception.
17. Smith, J. (2022). Fraude Interno y Externo en cooperativas de ahorro y crdito: un anlisis comparativo. Revista de Investigacin de Servicios Financieros, 243-267.
18. Superintendencia de Economa Popular y Solidaria. (31 de 12 de 2022). Rendicin de cuentas 2022. Obtenido de https://www.seps.gob.ec/wp-content/uploads/Informe-Final-RDC-2022-SEPS.pdf
19. Superintendencia de Economa Popular y Solidaria. (30 de junio de 2023). Actualidad y cifras EPS junio 2023. Obtenido de https://www.seps.gob.ec/wp-content/uploads/Actualidad-y-Cifras-EPS-reducido-jun2023_.pdf
20. Van Der Fels-Klerx, I., Goseens, L., Saaticamp, H., & Horst, S. (2002). Elicitation of quantitative data from a heterogeneous Expert Panel: Formal process and application in animal health. Risk Analysis, 22(1), 67-81.
21. Weston, J., Siu, J., & Johnson, B. (2020). Fundamentos de las finanzas gerenciales. Aprendizaje Cengage.
2024 por el autor. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/