Estados Contables + R

Caso de uso

Marcelo G Gonzalez

Introducción
- Librerías a usar
- Importación de dataset
Balance general
Estado de Resultados
Análisis exploratorio breve
- Gráfico evolutivo del Balance
- Gráfico evolutivo del Estado de Resultados
Creación de Indicadores:
Tabla Creación de Indicadores Final
- Gráfico indicadores

Introducción

En esta publicación voy a mostrar un caso de uso de R para analizar estados contables Este es sólo un ejemplo sencillo pero muestra como se pueden aplicar este tipo de herramientas de analisis de datos (ya sea R python, etc.) en diversos ámbitos, tanto para realizar análisis como para automatizar tareas.

Librerías a usar

Código: Importación de librerías y configuración inicial

library(readxl) #Lectura de arhivos .xlsx
library(tidyverse) #Manipulación de tablas,datos y gráficos
library(corrplot) #Grafico de correlación
library(psych) #Estadísticos descriptivos
options(scipen = 999) #Desactiva notación cienctífica

Importación de dataset

Código: Importación de dataset con estados contables

Estados <- read_xlsx("Estados.xlsx",sheet = "Estados_Consolidados")

Muestra de 5 filas del dataset:

Apertura	Año 2012	Año 2013	Año 2014	Año 2015	Año 2016	Año 2017	Año 2018	Año 2019	Año 2020	Tipo
ACTIVO CORRIENTE	89280157	106808572	127981468	133236812	145932260	161691553	171136122	175034341	179255248	ESTADO DE SITUACION FINANCIERA
ACTIVO NO CORRIENTE	30134240	34137367	39394739	42944871	44412384	51481978	56241853	77938278	77943263	ESTADO DE SITUACION FINANCIERA
ACTIVOS	119414397	140945939	167376206	176181683	190344644	213173530	227377975	252972618	257198511	ESTADO DE SITUACION FINANCIERA
PASIVO CORRIENTE	32905907	26160905	37878184	30370883	30890241	37639159	34881650	32961816	32751050	ESTADO DE SITUACION FINANCIERA
PASIVO NO CORRIENTE	3944831	12116701	4965328	6140325	6635056	7191573	7804871	28284310	28390605	ESTADO DE SITUACION FINANCIERA

Balance general

Balance <- Estados %>%
  filter(Tipo == "ESTADO DE SITUACION FINANCIERA") %>% 
  select(Apertura,starts_with("Añ")) %>% 
  pivot_longer(!Apertura,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  group_by(Periodo,Apertura) %>%
  summarise(Total = sum(Importe)) %>% 
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Total)

Periodo	ACTIVO CORRIENTE	ACTIVO NO CORRIENTE	ACTIVOS	PASIVO CORRIENTE	PASIVO NO CORRIENTE	PASIVOS	PATRIMONIO
Año 2012	89280157	30134240	119414397	32905907	3944831	28961077	82563659
Año 2013	106808572	34137367	140945939	26160905	12116701	38277606	102668333
Año 2014	127981468	39394739	167376206	37878184	4965328	44025072	123351134
Año 2015	133236812	42944871	176181683	30370883	6140325	36511208	139670474
Año 2016	145932260	44412384	190344644	30890241	6635056	37525298	152819346
Año 2017	161691553	51481978	213173530	37639159	7191573	44830733	168342798
Año 2018	171136122	56241853	227377975	34881650	7804871	42686520	184691455
Año 2019	175034341	77938278	252972618	32961816	28284310	61246126	191726492
Año 2020	179255248	77943263	257198511	32751050	28390605	61141655	196056856

Estado de Resultados

Estado_Resultados <- Estados %>%
  filter(Tipo == "ESTADO DE RESULTADOS") %>% 
  select(Apertura,starts_with("Añ")) %>% 
  pivot_longer(!Apertura,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  group_by(Periodo,Apertura) %>%
  summarise(Total = sum(Importe)) %>% 
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Total)

Periodo	COSTOS	Ganancia Bruta	GASTOS	INGRESOS	Utilidad antes de impuestos
Año 2012	134644066	56685905	27767072	191329971	29457933
Año 2013	168140123	70620734	34161040	238760857	36790013
Año 2014	192566011	80464977	37923831	273030988	42541146
Año 2015	193185204	83699788	39601143	276884992	44098646
Año 2016	169226644	75461034	37769059	244687678	37691975
Año 2017	186781737	80831729	40287571	267613466	40544158
Año 2018	197412085	89818669	44303162	287230754	45515506
Año 2019	195495224	88446713	46052358	283941937	42394355
Año 2020	173881570	83842214	45620680	257723784	38221535

Análisis exploratorio breve

Gráfico evolutivo del Balance

Código Gráfico

Balance %>% 
  select(-ACTIVOS,-PASIVOS) %>% 
  pivot_longer(!1,values_to = "importe",names_to = "indicador") %>%
  ggplot(aes(x = Periodo,y = importe, group = indicador, color = indicador)) +
  geom_line() + 
  geom_point() + 
  labs(x = "",y = "",title = "Evolución Elementos del Balance") +
  theme(legend.position = 'bottom')

Código Gráfico

Balance %>% 
  select(ACTIVOS,PASIVOS,PATRIMONIO) %>% 
  pivot_longer(!1,values_to = "importe",names_to = "indicador") %>%
  ggplot(aes(x = Periodo,y = importe, group = indicador, color = indicador)) +
  geom_line() + 
  geom_point() + 
  labs(x = "",y = "",title = "Evolución Elementos del Balance") +
  theme(legend.position = 'bottom')

Gráfico evolutivo del Estado de Resultados

Estado_Resultados %>% 
  pivot_longer(!1,values_to = "importe",names_to = "indicador") %>%
  ggplot(aes(x = Periodo,y = importe, group = indicador, color = indicador)) +
  geom_line() + 
  geom_point() + 
  labs(x = "",y = "",title = "Evolución Estado de Resultados") +
  theme(legend.position = 'bottom')

Creación de Indicadores:

A continuación vamos a ver algunos de los indicadores más comunes que se calculan al momento de analizar balances:

Indicador de Rentabilidad

\[Ind.Rentabilidad = \frac{Utilidad_{AI}}{ACTIVO_{T}}\]

Donde: - Numerador: Utilidad Antes de Impuestos - Denominador: Activo Total

Estados %>%
  select(-11) %>% 
  pivot_longer(!1,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Importe) %>% 
  mutate(ACTIVO_TOTAL = `ACTIVO CORRIENTE`+`ACTIVO NO CORRIENTE`,
         PASIVO_TOTAL = `PASIVO CORRIENTE`+`PASIVO NO CORRIENTE`,
         RENTABILIDAD = `Utilidad antes de impuestos`/ACTIVO_TOTAL) %>%
  select(Periodo,RENTABILIDAD) %>% 
  kbl() %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped",font_size = 9,full_width = F,position = "center")

Periodo	RENTABILIDAD
Año 2012	0.2466866
Año 2013	0.2610222
Año 2014	0.2541648
Año 2015	0.2503021
Año 2016	0.1980196
Año 2017	0.1901932
Año 2018	0.2001755
Año 2019	0.1675848
Año 2020	0.1486071

Indicador de Liquidez

\[Ind.Liquidez = \frac{ACTIVO_{CORRIENTE}}{PASIVO_{CORRIENTE}}\]

Estados %>%
  select(-11) %>% 
  pivot_longer(!1,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Importe) %>% 
  mutate(ACTIVO_TOTAL = `ACTIVO CORRIENTE`+`ACTIVO NO CORRIENTE`,
         PASIVO_TOTAL = `PASIVO CORRIENTE`+`PASIVO NO CORRIENTE`,
         LIQUIDEZ = `ACTIVO CORRIENTE` / `PASIVO CORRIENTE`) %>%
  select(Periodo,LIQUIDEZ) %>% 
  kbl() %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped",font_size = 9,full_width = F,position = "center")

Periodo	LIQUIDEZ
Año 2012	2.713195
Año 2013	4.082755
Año 2014	3.378765
Año 2015	4.386992
Año 2016	4.724219
Año 2017	4.295833
Año 2018	4.906193
Año 2019	5.310215
Año 2020	5.473267

Indicador de Calidad Deuda

\[Ind.CalidadDeuda = \frac{PASIVO_{CORRIENTE}}{ACTIVO_{TOTAL}}\]

Estados %>%
  select(-11) %>% 
  pivot_longer(!1,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Importe) %>% 
  mutate(ACTIVO_TOTAL = `ACTIVO CORRIENTE`+`ACTIVO NO CORRIENTE`,
         PASIVO_TOTAL = `PASIVO CORRIENTE`+`PASIVO NO CORRIENTE`,
         CALIDAD_DEUDA = `PASIVO CORRIENTE` / PASIVO_TOTAL) %>%
  select(Periodo,CALIDAD_DEUDA) %>% 
  kbl() %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped",font_size = 9,full_width = F,position = "center")

Periodo	CALIDAD_DEUDA
Año 2012	0.8929511
Año 2013	0.6834520
Año 2014	0.8841055
Año 2015	0.8318236
Año 2016	0.8231844
Año 2017	0.8395839
Año 2018	0.8171584
Año 2019	0.5381861
Año 2020	0.5356585

Indicador de Solvencia

\[Ind.Solvencia = \frac{ACTIVO_{TOTAL}}{PASIVO_{TOTAL}}\]

Estados %>%
  select(-11) %>% 
  pivot_longer(!1,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Importe) %>% 
  mutate(ACTIVO_TOTAL = `ACTIVO CORRIENTE`+`ACTIVO NO CORRIENTE`,
         PASIVO_TOTAL = `PASIVO CORRIENTE`+`PASIVO NO CORRIENTE`,
         SOLVENCIA = ACTIVO_TOTAL / PASIVO_TOTAL) %>%
  select(Periodo,SOLVENCIA) %>% 
  kbl() %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped",font_size = 9,full_width = F,position = "center")

Periodo	SOLVENCIA
Año 2012	3.240489
Año 2013	3.682204
Año 2014	3.906687
Año 2015	4.825414
Año 2016	5.072435
Año 2017	4.755076
Año 2018	5.326693
Año 2019	4.130426
Año 2020	4.206600

Tabla Creación de Indicadores Final

Tindicadores <- Estados %>%
  select(-11) %>% 
  pivot_longer(!1,names_to = "Periodo",values_to = "Importe") %>%
  pivot_wider(names_from = Apertura,values_from = Importe) %>% 
  mutate(ACTIVO_TOTAL = `ACTIVO CORRIENTE`+`ACTIVO NO CORRIENTE`,
         PASIVO_TOTAL = `PASIVO CORRIENTE`+`PASIVO NO CORRIENTE`,
         RENTABILIDAD = `Utilidad antes de impuestos`/ACTIVO_TOTAL,
         LIQUIDEZ = `ACTIVO CORRIENTE` / `PASIVO CORRIENTE`,
         CALIDAD_DEUDA = `PASIVO CORRIENTE` / PASIVO_TOTAL,
         SOLVENCIA = ACTIVO_TOTAL / PASIVO_TOTAL) %>%
  select(Periodo,RENTABILIDAD,LIQUIDEZ,CALIDAD_DEUDA,SOLVENCIA)

Periodo	RENTABILIDAD	LIQUIDEZ	CALIDAD_DEUDA	SOLVENCIA
Año 2012	0.2466866	2.713195	0.8929511	3.240489
Año 2013	0.2610222	4.082755	0.6834520	3.682204
Año 2014	0.2541648	3.378765	0.8841055	3.906687
Año 2015	0.2503021	4.386992	0.8318236	4.825414
Año 2016	0.1980196	4.724219	0.8231844	5.072435
Año 2017	0.1901932	4.295833	0.8395839	4.755076
Año 2018	0.2001755	4.906193	0.8171584	5.326693
Año 2019	0.1675848	5.310215	0.5381861	4.130426
Año 2020	0.1486071	5.473267	0.5356585	4.206600

Gráfico indicadores

Tindicadores %>% 
  pivot_longer(!1,values_to = "importe",names_to = "indicador") %>%
  ggplot(aes(x = Periodo,y = importe, group = indicador, color = indicador)) +
  geom_line() + 
  geom_point() + 
  labs(x = "",y = "",title = "Evolución indicadores") +
  theme(legend.position = 'bottom')

Por último, para llevarlo al siguiente nivel una buena idea es automatizar el script para ejecutar el proceso de manera automática con una frecuencia establecida y regular.

Autor: Marcelo G Gonzalez
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