Factores Asociados Que Predicen el Desempeño Financiero de una Universidad en el Norte de México

Abstract

Problema

Este estudio tiene como objetivo: analizar los factores asociados a la gestión financiera que predicen el desempeño financiero evaluado a través de tres variables específicas, en los programas académicos de una universidad en el norte de México, durante el periodo 2019-2024.

Metodología

Esta investigación obedece al enfoque cuantitativo, comparativo, explicativo-correlacional, descriptivo y exploratorio. La población objeto de estudio en esta investigación son los 24 programas académicos del nivel de pregrado de la modalidad presencial de una universidad en el norte de México.

Resultados

El modelo con la variable de ingreso mejor evaluado en relación con el resultado del ejercicio mostro un R 2 ajustado de 0.857, lo que explica un 85.7% de la variabilidad en el resultado del ejercicio, indicando una alta capacidad predictiva. La prueba F resultó significativa (F = 1148.352, p< .001), confirmando una relación sólida entre las variables. Se determinó que el número de alumnos y los ingresos por colegiatura son predictores significativos, mientras que el costo del crédito no lo fue.

El modelo Suavizado Exponencial de Holt-Winters demostró un mejor ajuste en comparación con el modelo ARIMA (1, 1, 1)(2, 1, 2) y uno de los 24 programas que presentó un mejor desempeño en términos de ajustes y precisión predictiva fue la Licenciatura en Médico Cirujano con un R² = 0.926, RMSE = 1,634,102.733, MAPE = 5.169%, BIC normalizado = 29.010.

El modelo con la variable de gastos mejor evaluado fue en relación costo ingreso por alumno (RCIA). Se obtuvo un R² ajustado de 0.923, lo que indica que el 92.3% de la variabilidad en la RCIA es explicada por estas variables. La prueba F del modelo fue significativa (F = 2311.328, p < .001), confirmando una relación estadísticamente significativa. Se encontró que los egresos netos (p = .000) y los salarios de docentes (p = .012) tienen un efecto significativo sobre la RCIA, mientras que el número de docentes (p= .132) no fue significativo.

Conclusiones

Los factores analizados tienen una influencia significativa en el desempeño financiero de la universidad, en particular, en aspectos como el superávit y la relación entre costos e ingresos. Sin embargo, su capacidad para explicar el índice de solvencia financiera es más limitada, lo que sugiere que podrían existir otros elementos relevantes que no fueron incluidos en los modelos evaluados.

Por otro lado, al aplicar los modelos ARIMA y el modelado exponencial, se concluye que este último ofrece una mejor predicción de los ingresos por colegiatura a través del análisis de series de tiempo. Estos modelos aportan información valiosa que puede ser utilizada para mejorar la planificación financiera y apoyar la toma de decisiones estratégicas dentro de las universidades.

Abstract (AI English translation)

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Problem

This study aims to analyze the factors associated with financial management that predict financial performance evaluated through three specific variables, in the academic programs of a university in northern Mexico, during the period 2019-2024.

Methodology

This research follows the quantitative, comparative, explanatory-correlational, descriptive, and exploratory approach. The population under study in this research are the 24 academic programs at the undergraduate level of the face-to-face modality of a university in northern Mexico.

Results

The model with the best evaluated input variable in relation to the result of the exercise showed an adjusted R 2 of 0.857, which explains 85.7% of the variability in the result of the exercise, indicating a high predictive capacity. The F test was significant (F = 1148.352, p< .001), confirming a strong relationship between the variables. The number of students and tuition revenue were found to be significant predictors, while the cost of credit was not.

The Holt-Winters Exponential Smoothing model showed a better fit compared to the (1, 1, 1)(2, 1, 2) ARIMA model and one of the 24 programs that showed the best performance in terms of fit and predictive accuracy was the Bachelor of Medicine and Surgery with an R² = 0.926, RMSE = 1,634,102.733, MAPE = 5.169%, normalized BIC = 29.010.

The model with the best evaluated expense variable was the cost-income ratio per student (RCIA). An adjusted R² of 0.923 was obtained, indicating that 92.3% of the variability in the RCIA is explained by these variables. The F test of the model was significant (F = 2311.328, p < .001), confirming a statistically significant relationship. Net expenditures (p = .000) and faculty salaries (p = .012) were found to have a significant effect on the RCIA, while the number of faculty (p= .132) was not significant.

Conclusions

The factors analyzed have a significant influence on the financial performance of the university, particularly in aspects such as surplus and the cost-income ratio. However, its ability to explain the financial solvency ratio is more limited, suggesting that there may be other relevant elements that were not included in the evaluated models.

On the other hand, when applying ARIMA models and exponential modeling, it is concluded that the latter offers a better prediction of tuition revenue through time series analysis. These models provide valuable information that can be used to improve financial planning and support strategic decision-making within universities.