Principal component analysis of financial statements: a compositional approach = Análisis en componentes principales de los estados financieros: un enfoque composicional
dc.contributor.author
dc.date.accessioned
2020-07-30T08:39:15Z
dc.date.available
2020-07-30T08:39:15Z
dc.date.issued
2020
dc.identifier.issn
1886-516x
dc.identifier.uri
dc.description.abstract
Financial ratios are often used in principal component analysis and related
techniques for the purposes of data reduction and visualization. Besides the
dependence of results on ratio choice, ratios themselves pose a number of
problems when subjected to a principal component analysis, such as skewed
distributions. In this work, we put forward an alternative method drawn from
compositional data analysis (CoDa), a standard statistical toolbox for use when
data convey information about relative magnitudes, as financial ratios do. The
method, referred to as the CoDa biplot, does not rely on any particular choice of
financial ratio but allows researchers to visually order firms along the pairwise
financial ratios for any two accounts. Non-financial magnitudes and time
evolution can be added to the visualization as desired. We show an example of
its application to the top chains in the Spanish grocery retail sector and show how
the technique can be used to depict strategic management differences in financial
structure or performance, and their evolution over time
Las ratios financieras se utilizan a menudo en el análisis en componentes principales y técnicas relacionadas con el fin de reducir y visualizar los datos. Además de la dependencia de los resultados de la elección de las ratios, las ratios en sí plantean una serie de problemas cuando se someten a un análisis de componentes principales, por ejemplo, distribuciones asimétricas. En este trabajo, presentamos un método alternativo que proviene del análisis de datos composicionales (CoDa), una caja de herramientas estadística estándar para usar cuando los datos contienen información sobre magnitudes relativas, como lo hacen las ratios financieras. El método, conocido como el biplot CoDa, no se basa en una elección particular de ratios financieras, sino que permite a los investigadores ordenar visualmente las empresas a lo largo de las ratios financieras entre cualesquiera pares de cuentas. Las magnitudes no financieras y la evolución temporal se pueden agregar a la visualización como se desee. Mostramos un ejemplo de su aplicación a las principales cadenas de supermercados españolas y mostramos cómo la técnica puede utilizarse para describir las diferencias de gestión estratégica en la estructura o el rendimiento financieros, y su evolución en el tiempo
dc.description.sponsorship
This work was supported by the Catalan Autonomous Government [grant numbers 2014SGR551, 2017SGR656]; the Spanish Health Ministry [grant number CIBER CB06/02/1002]; the Spanish Economy and Competitiveness Ministry/FEDER [grant number MTM2015-65016-C2-1-R]; the Spanish Science, Innovation and Universities Ministry/FEDER [grant number RTI2018-095518-B-C21], and the University of Girona [grant numbers MPCUdG2016/069, GDRCompetUdG2017/19]
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universidad Pablo de Olavide
dc.relation
MTM2015-65016-C2-1-R
RTI2018-095518-B-C21
dc.relation.isformatof
Reproducció digital del document publicat a: https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/3580
dc.relation.ispartof
Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 2020, vol. 29, p. 18-37
dc.relation.ispartofseries
Articles publicats (D-EC)
dc.rights
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.rights.uri
dc.subject
dc.title
Principal component analysis of financial statements: a compositional approach = Análisis en componentes principales de los estados financieros: un enfoque composicional
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.rights.accessRights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.relation.projectID
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-095518-B-C21/ES/METODOS DEL ANALISIS COMPOSICIONAL DE DATOS/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO///ES/ANALISIS DE DATOS COMPOSICIONALES Y METODOS RELACIONADOS/
dc.type.version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.idgrec
030139
dc.contributor.funder
dc.type.peerreviewed
peer-reviewed
dc.relation.FundingProgramme
dc.relation.ProjectAcronym