CRISIS ECONÓMICAS EN LA INDUSTRIA
AUTOMOTRIZ: UN ANÁLISIS EN SUS CADENAS DE
SUMINISTROS
ECONOMIC CRISES IN THE AUTOMOTIVE INDUSTRY: AN
ANALYSIS OF THEIR SUPPLY CHAINS
José Emmanuel Mora Cuevas
Universidad Marista de Querétaro – México
Luis Alberto Cepeda Villasana
Universidad Autónoma de Querétaro - México
pág. 1704
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.18713
Crisis económicas en la industria automotriz: un análisis en sus cadenas de
suministros
José Emmanuel Mora Cuevas1
cp.emmanuel.mora@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-5527-0097
Universidad Marista de Querétaro
México
Luis Alberto Cepeda Villasana
lacv97@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0002-9946-0503
Universidad Autónoma de Querétaro
México
RESUMEN
Este artículo analiza el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia del COVID-
19 y sus efectos en la cadena de suministro del sector automotriz mexicano y su repercusión en la
rentabilidad y solidez financiera de los proveedores. Se examinan los estados de resultados y balances
generales de diez empresas mexicanas del sector automotriz que cotizan en bolsa (Nemak, Rassini, Kuo,
Grupo Industrial Saltillo, San Luis Corporación, Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna y Grupo Alfa)
durante el periodo 2013-2023. Utilizando indicadores financieros clave y técnicas de análisis
prospectivo, el estudio identifica patrones en la rentabilidad y situación financiera de las empresas, así
como su vulnerabilidad ante eventos de crisis. Los resultados revelan la significativa afectación de las
crisis en los indicadores de rentabilidad y solvencia, destacando la necesidad de estrategias de gestión
de riesgos y resiliencia en las cadenas de suministro para mitigar los efectos adversos de futuros eventos
disruptivos. El trabajo concluye con recomendaciones para fortalecer la capacidad de respuesta y
asegurar la sostenibilidad financiera del sector automotriz mexicano ante futuras crisis.
Palabras clave: cadena de suministro, industria automotriz, crisis económica
1 Autor Principal
Correspondencia: cp.emmanuel.mora@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.18713
Crisis económicas en la industria automotriz: un análisis en sus cadenas de
suministros
José Emmanuel Mora Cuevas1
cp.emmanuel.mora@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-5527-0097
Universidad Marista de Querétaro
México
Luis Alberto Cepeda Villasana
lacv97@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0002-9946-0503
Universidad Autónoma de Querétaro
México
RESUMEN
Este artículo analiza el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia del COVID-
19 y sus efectos en la cadena de suministro del sector automotriz mexicano y su repercusión en la
rentabilidad y solidez financiera de los proveedores. Se examinan los estados de resultados y balances
generales de diez empresas mexicanas del sector automotriz que cotizan en bolsa (Nemak, Rassini, Kuo,
Grupo Industrial Saltillo, San Luis Corporación, Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna y Grupo Alfa)
durante el periodo 2013-2023. Utilizando indicadores financieros clave y técnicas de análisis
prospectivo, el estudio identifica patrones en la rentabilidad y situación financiera de las empresas, así
como su vulnerabilidad ante eventos de crisis. Los resultados revelan la significativa afectación de las
crisis en los indicadores de rentabilidad y solvencia, destacando la necesidad de estrategias de gestión
de riesgos y resiliencia en las cadenas de suministro para mitigar los efectos adversos de futuros eventos
disruptivos. El trabajo concluye con recomendaciones para fortalecer la capacidad de respuesta y
asegurar la sostenibilidad financiera del sector automotriz mexicano ante futuras crisis.
Palabras clave: cadena de suministro, industria automotriz, crisis económica
1 Autor Principal
Correspondencia: cp.emmanuel.mora@gmail.com
pág. 1705
Economic Crises in the Automotive Industry: An Analysis of Their Supply
Chains
ABSTRACT
This article analyzes the impact of the global economic crisis triggered by the COVID-19 pandemic and
its effects on the supply chain of the Mexican automotive sector, as well as its repercussions on the
profitability and financial strength of suppliers.The income statements and balance sheets of ten publicly
traded Mexican automotive companies (Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo, San Luis
Corporación, Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna, and Grupo Alfa) are examined over the period 2013–
2023. Using key financial indicators and prospective analysis techniques, the study identifies patterns
in the profitability and financial condition of these companies, as well as their vulnerability to crisis
events. The results reveal the significant impact of crises on profitability and solvency indicators,
highlighting the need for risk management and resilience strategies within supply chains to mitigate the
adverse effects of future disruptive events. The document concludes with recommendations to
strengthen response capacity and ensure the financial sustainability of the Mexican automotive sector in
the face of future crises.
Keywords: supply chain, automotive industry, economic crisis
Artículo recibido 15 junio 2025
Aceptado para publicación: 19 julio 2025
Economic Crises in the Automotive Industry: An Analysis of Their Supply
Chains
ABSTRACT
This article analyzes the impact of the global economic crisis triggered by the COVID-19 pandemic and
its effects on the supply chain of the Mexican automotive sector, as well as its repercussions on the
profitability and financial strength of suppliers.The income statements and balance sheets of ten publicly
traded Mexican automotive companies (Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo, San Luis
Corporación, Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna, and Grupo Alfa) are examined over the period 2013–
2023. Using key financial indicators and prospective analysis techniques, the study identifies patterns
in the profitability and financial condition of these companies, as well as their vulnerability to crisis
events. The results reveal the significant impact of crises on profitability and solvency indicators,
highlighting the need for risk management and resilience strategies within supply chains to mitigate the
adverse effects of future disruptive events. The document concludes with recommendations to
strengthen response capacity and ensure the financial sustainability of the Mexican automotive sector in
the face of future crises.
Keywords: supply chain, automotive industry, economic crisis
Artículo recibido 15 junio 2025
Aceptado para publicación: 19 julio 2025
pág. 1706
INTRODUCCIÓN
El sector automotriz global se caracteriza por complejas cadenas de suministro, altamente
interconectadas e internacionalizadas (Christopher, 2016), esta intrincada red de relaciones, aunque
permite eficiencias y especializaciones, lo hace extraordinariamente vulnerable a disrupciones. Los
últimos años han evidenciado la fragilidad de estas cadenas ante eventos como las crisis económicas
globales, por ejemplo, la crisis financiera de 2008-2009 y la pandemia de COVID-19 en 2020-2021, en
partículas esta última crisis ha demostrado su capacidad para interrumpir el flujo de materiales,
componentes y productos terminados, generando escasez, incrementos de costos y significativos
impactos negativos en la rentabilidad y solidez financiera de las empresas del sector (Lechuga & Tinoco,
2022).
El sector automotriz mexicano, profundamente integrado en las cadenas de suministro globales, no ha
sido ajeno a estos efectos, su dependencia de la exportación y su alta concentración en la producción de
componentes para grandes ensambladoras lo hace particularmente vulnerable (Kshetri, 2020).
Comprender cómo las crisis económicas globales y las pandemias impactan en las empresas que
conforman esta cadena de suministro, en especial su capacidad para mantener la rentabilidad y solidez
financiera es crucial para la toma de decisiones estratégicas tanto a nivel empresarial como de política
pública.
Este estudio se propone analizar el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia
del COVID-19 en la cadena de suministro automotriz mexicana, enfocándose en la rentabilidad y la
solidez financiera de sus proveedores. Para ello, se examinarán los estados financieros de diez empresas
mexicanas del sector que cotizan en bolsa: Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo (GISSA),
San Luis Corporación (SLP Corp.), Tremec, Vitro, Grupo Carso (Carso), Grupo Alfa (Alfa) y Magna.
Se utilizará información de sus estados de resultados y balances generales durante el periodo 2013-2023,
obtenidos a través de la plataforma “Investing.com”. Mediante un análisis comparativo de los
indicadores financieros clave y la aplicación de técnicas de análisis prospectivo, se busca identificar
patrones, tendencias y vulnerabilidades, informando a la vez sobre estrategias para aumentar la
resiliencia en futuras crisis.
La investigación contribuirá a una mejor comprensión del funcionamiento de las cadenas de suministro
INTRODUCCIÓN
El sector automotriz global se caracteriza por complejas cadenas de suministro, altamente
interconectadas e internacionalizadas (Christopher, 2016), esta intrincada red de relaciones, aunque
permite eficiencias y especializaciones, lo hace extraordinariamente vulnerable a disrupciones. Los
últimos años han evidenciado la fragilidad de estas cadenas ante eventos como las crisis económicas
globales, por ejemplo, la crisis financiera de 2008-2009 y la pandemia de COVID-19 en 2020-2021, en
partículas esta última crisis ha demostrado su capacidad para interrumpir el flujo de materiales,
componentes y productos terminados, generando escasez, incrementos de costos y significativos
impactos negativos en la rentabilidad y solidez financiera de las empresas del sector (Lechuga & Tinoco,
2022).
El sector automotriz mexicano, profundamente integrado en las cadenas de suministro globales, no ha
sido ajeno a estos efectos, su dependencia de la exportación y su alta concentración en la producción de
componentes para grandes ensambladoras lo hace particularmente vulnerable (Kshetri, 2020).
Comprender cómo las crisis económicas globales y las pandemias impactan en las empresas que
conforman esta cadena de suministro, en especial su capacidad para mantener la rentabilidad y solidez
financiera es crucial para la toma de decisiones estratégicas tanto a nivel empresarial como de política
pública.
Este estudio se propone analizar el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia
del COVID-19 en la cadena de suministro automotriz mexicana, enfocándose en la rentabilidad y la
solidez financiera de sus proveedores. Para ello, se examinarán los estados financieros de diez empresas
mexicanas del sector que cotizan en bolsa: Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo (GISSA),
San Luis Corporación (SLP Corp.), Tremec, Vitro, Grupo Carso (Carso), Grupo Alfa (Alfa) y Magna.
Se utilizará información de sus estados de resultados y balances generales durante el periodo 2013-2023,
obtenidos a través de la plataforma “Investing.com”. Mediante un análisis comparativo de los
indicadores financieros clave y la aplicación de técnicas de análisis prospectivo, se busca identificar
patrones, tendencias y vulnerabilidades, informando a la vez sobre estrategias para aumentar la
resiliencia en futuras crisis.
La investigación contribuirá a una mejor comprensión del funcionamiento de las cadenas de suministro
pág. 1707
en contextos de crisis, brindando información relevante para gerentes, inversionistas y formuladores de
políticas públicas interesadas en fortalecer dicho sector en México.
METODOLOGÍA
Cadenas de suministro: Conceptos y dinámicas
Una cadena de suministro se define como el conjunto de todas las actividades relacionadas con el flujo
y transformación de bienes y servicios, desde el origen de las materias primas hasta la entrega del
producto final al consumidor (Chopra & Meindl, 2016). Esta red abarca diversas funciones, incluyendo
la planificación, adquisición, producción, logística, distribución y gestión de la información, su
propósito es optimizar el proceso completo, maximizando la eficiencia y minimizando los costos,
mientras se satisface la demanda del cliente. No se trata simplemente de una secuencia lineal de
actividades, sino de un sistema dinámico e interdependiente, con interacciones complejas entre los
diferentes participantes, desde proveedores de materia prima hasta distribuidores y clientes finales
(Cardenas et al., 2023).
La gestión eficaz de una cadena de suministro requiere una coordinación estrecha entre los diferentes
eslabones. Esto incluye la gestión de inventarios, el control de la calidad, la optimización del transporte,
la gestión de riesgos y la colaboración estratégica entre los diferentes actores (Mentzer et al., 2001). En
un contexto globalizado, las cadenas de suministro se vuelven cada vez más complejas, involucrando
múltiples países, culturas y regulaciones, lo que añade nuevas capas de desafíos en la gestión y control.
El diseño de la cadena de suministro puede adoptar diversas configuraciones, dependiendo de la
estrategia empresarial y del tipo de producto. Algunos enfoques comunes incluyen la centralización de
la producción y la distribución, la descentralización para lograr cercanía con el cliente, o la creación de
redes ágiles y flexibles capaces de responder rápidamente a cambios en la demanda o en el entorno
operativo. (Christopher, 2016). La selección de la configuración óptima depende de la consideración de
varios factores incluyendo los costos, los tiempos de entrega, el nivel de servicio y el riesgo (Slack et
al., 2010). En el contexto del sector automotriz, donde existen numerosas interdependencias entre
fabricantes y proveedores de componentes, la optimización de la cadena de suministro es de suma
importancia para garantizar eficiencia, control y rentabilidad.
en contextos de crisis, brindando información relevante para gerentes, inversionistas y formuladores de
políticas públicas interesadas en fortalecer dicho sector en México.
METODOLOGÍA
Cadenas de suministro: Conceptos y dinámicas
Una cadena de suministro se define como el conjunto de todas las actividades relacionadas con el flujo
y transformación de bienes y servicios, desde el origen de las materias primas hasta la entrega del
producto final al consumidor (Chopra & Meindl, 2016). Esta red abarca diversas funciones, incluyendo
la planificación, adquisición, producción, logística, distribución y gestión de la información, su
propósito es optimizar el proceso completo, maximizando la eficiencia y minimizando los costos,
mientras se satisface la demanda del cliente. No se trata simplemente de una secuencia lineal de
actividades, sino de un sistema dinámico e interdependiente, con interacciones complejas entre los
diferentes participantes, desde proveedores de materia prima hasta distribuidores y clientes finales
(Cardenas et al., 2023).
La gestión eficaz de una cadena de suministro requiere una coordinación estrecha entre los diferentes
eslabones. Esto incluye la gestión de inventarios, el control de la calidad, la optimización del transporte,
la gestión de riesgos y la colaboración estratégica entre los diferentes actores (Mentzer et al., 2001). En
un contexto globalizado, las cadenas de suministro se vuelven cada vez más complejas, involucrando
múltiples países, culturas y regulaciones, lo que añade nuevas capas de desafíos en la gestión y control.
El diseño de la cadena de suministro puede adoptar diversas configuraciones, dependiendo de la
estrategia empresarial y del tipo de producto. Algunos enfoques comunes incluyen la centralización de
la producción y la distribución, la descentralización para lograr cercanía con el cliente, o la creación de
redes ágiles y flexibles capaces de responder rápidamente a cambios en la demanda o en el entorno
operativo. (Christopher, 2016). La selección de la configuración óptima depende de la consideración de
varios factores incluyendo los costos, los tiempos de entrega, el nivel de servicio y el riesgo (Slack et
al., 2010). En el contexto del sector automotriz, donde existen numerosas interdependencias entre
fabricantes y proveedores de componentes, la optimización de la cadena de suministro es de suma
importancia para garantizar eficiencia, control y rentabilidad.
pág. 1708
Impacto de la crisis económica global de la pandemia de COVID- 19 en las cadenas de suministro
Las crisis económicas globales, caracterizadas por una contracción significativa de la actividad
económica, tienen un impacto profundo y multifacético en las cadenas de suministro (Halkias &
Zafeiropoulos, 2019). La disminución de la demanda agregada es uno de los efectos más inmediatos,
llevando a una reducción de los pedidos y la acumulación de inventarios en distintos puntos de la cadena
(Sabri & Beamon, 2000). Esto, a su vez, genera una reducción en la producción y puede desembocar en
el cierre de plantas o en despidos masivos.
La incertidumbre económica durante las recesiones también afecta las decisiones de inversión, las
empresas tienden a reducir o posponer sus planes de inversión en tecnología, infraestructura y expansión,
lo que limita su capacidad para aumentar la eficiencia y responder a las fluctuaciones de la demanda
(Wagner, 2006).
La disminución en la confianza de los consumidores impacta directamente las ventas, lo que a menudo
lleva a un ajuste en los niveles de inventario, esto a su vez, acorta el ciclo efectivo de las cadenas de
suministro, además, la presión sobre el flujo de caja puede derivar en problemas de solvencia para
empresas clave dentro de la cadena, incrementando su vulnerabilidad frente a impagos o quiebras. Estas
dificultades pueden propagarse a lo largo de toda la red, amplificando los riesgos y desafíos
(Christopher, 2011).
La dificultad de acceso al crédito y el aumento de las tasas de interés hacen más costosas las operaciones
financieras para las empresas a lo largo de la cadena de suministro. Esto genera una mayor dependencia
de fondos propios, lo que puede conducir a un apalancamiento adicional en los estados financieros y
afectar directamente la capacidad de las empresas para enfrentar dificultades (Craighead et al., 2007).
Además, las crisis económicas globales pueden provocar volatilidad en los precios de las materias
primas y otros insumos, lo que incrementa la incertidumbre en la planificación y gestión de los costos,
a dependencia de países o regiones específicas para la obtención de ciertos materiales o servicios
incrementa significativamente el nivel de vulnerabilidad de la cadena a las situaciones de emergencia,
pudiendo también estar afectadas por guerras, eventos climáticos o desastres naturales, creando un
efecto domino de crisis (Ghadge & Singhal, 2014). Es clave para las empresas considerar la gestión del
riesgo como una parte fundamental en sus procesos de toma de decisiones.
Impacto de la crisis económica global de la pandemia de COVID- 19 en las cadenas de suministro
Las crisis económicas globales, caracterizadas por una contracción significativa de la actividad
económica, tienen un impacto profundo y multifacético en las cadenas de suministro (Halkias &
Zafeiropoulos, 2019). La disminución de la demanda agregada es uno de los efectos más inmediatos,
llevando a una reducción de los pedidos y la acumulación de inventarios en distintos puntos de la cadena
(Sabri & Beamon, 2000). Esto, a su vez, genera una reducción en la producción y puede desembocar en
el cierre de plantas o en despidos masivos.
La incertidumbre económica durante las recesiones también afecta las decisiones de inversión, las
empresas tienden a reducir o posponer sus planes de inversión en tecnología, infraestructura y expansión,
lo que limita su capacidad para aumentar la eficiencia y responder a las fluctuaciones de la demanda
(Wagner, 2006).
La disminución en la confianza de los consumidores impacta directamente las ventas, lo que a menudo
lleva a un ajuste en los niveles de inventario, esto a su vez, acorta el ciclo efectivo de las cadenas de
suministro, además, la presión sobre el flujo de caja puede derivar en problemas de solvencia para
empresas clave dentro de la cadena, incrementando su vulnerabilidad frente a impagos o quiebras. Estas
dificultades pueden propagarse a lo largo de toda la red, amplificando los riesgos y desafíos
(Christopher, 2011).
La dificultad de acceso al crédito y el aumento de las tasas de interés hacen más costosas las operaciones
financieras para las empresas a lo largo de la cadena de suministro. Esto genera una mayor dependencia
de fondos propios, lo que puede conducir a un apalancamiento adicional en los estados financieros y
afectar directamente la capacidad de las empresas para enfrentar dificultades (Craighead et al., 2007).
Además, las crisis económicas globales pueden provocar volatilidad en los precios de las materias
primas y otros insumos, lo que incrementa la incertidumbre en la planificación y gestión de los costos,
a dependencia de países o regiones específicas para la obtención de ciertos materiales o servicios
incrementa significativamente el nivel de vulnerabilidad de la cadena a las situaciones de emergencia,
pudiendo también estar afectadas por guerras, eventos climáticos o desastres naturales, creando un
efecto domino de crisis (Ghadge & Singhal, 2014). Es clave para las empresas considerar la gestión del
riesgo como una parte fundamental en sus procesos de toma de decisiones.
pág. 1709
Las pandemias, como la reciente crisis de COVID-19, representan un tipo específico de choque que
genera disrupciones significativas en las cadenas de suministro, especialmente en industrias globales
como la automotriz (Ivanov, Dolgui, & Sokolov, 2021; ET AL). A diferencia de las crisis económicas
que pueden afectar gradualmente la demanda, las pandemias provocan impactos inmediatos y
generalizados a través de restricciones de movimiento, cierres de fábricas, y alteraciones significativas
en el comportamiento de los consumidores. Estos factores interrumpen de forma abrupta el flujo de
materiales, componentes y productos terminados, causando escasez y retrasos generalizados a lo largo
de la cadena de suministro automotriz (Christopher & Peck, 2004).
La interrupción de la producción en una sola planta de fabricación puede tener efectos dominó a través
de toda la cadena de valor, ya que los fabricantes de automóviles y sus proveedores de piezas trabajan
con “just-in-time inventories”, la falta de componentes esenciales, incluso si proviene de una sola planta
o región afectada, paraliza la producción en otros lugares (Chopra & Meindl, 2016), este acontecimiento
reveló una alta dependencia de ubicaciones específicas para la manufactura de ciertas partes, por
ejemplo, los semiconductores, chips inteligentes, aceros especializados, minerales esenciales;
agudizando este tipo de disrupciones. La crisis hizo evidentes las vulnerabilidades de una cadena de
suministro altamente concentrada geográfica o proveedoramente, intensificando los impactos en la
productividad y las entregas (Sabri& Beamon, 2000).
Además de las disrupciones en la producción y la logística, las pandemias afectan también la demanda
de vehículos, ya sea por la disminución del poder adquisitivo de los consumidores, por la restricción de
actividades económicas o simplemente por el cambio en prioridades relacionadas a la compra de activos
o vehículos en tiempos de incertidumbre (Dey, 2010). Esta reducción de la demanda exacerba la
acumulación de inventarios y profundiza la situación financiera de los actores de la cadena de
suministro.
La respuesta a las pandemias también impacta en los costos, ya que las empresas deben implementar
medidas de seguridad adicionales para proteger la salud de sus trabajadores, generar protocolos
especiales de abastecimiento, asegurar alternativas en caso de cuellos de botella y asumir la logística
añadida, que puede ser tanto de transporte como en tiempo dedicado al protocolo, incrementando costos
considerablemente (Ivanov et al., 2021).
Las pandemias, como la reciente crisis de COVID-19, representan un tipo específico de choque que
genera disrupciones significativas en las cadenas de suministro, especialmente en industrias globales
como la automotriz (Ivanov, Dolgui, & Sokolov, 2021; ET AL). A diferencia de las crisis económicas
que pueden afectar gradualmente la demanda, las pandemias provocan impactos inmediatos y
generalizados a través de restricciones de movimiento, cierres de fábricas, y alteraciones significativas
en el comportamiento de los consumidores. Estos factores interrumpen de forma abrupta el flujo de
materiales, componentes y productos terminados, causando escasez y retrasos generalizados a lo largo
de la cadena de suministro automotriz (Christopher & Peck, 2004).
La interrupción de la producción en una sola planta de fabricación puede tener efectos dominó a través
de toda la cadena de valor, ya que los fabricantes de automóviles y sus proveedores de piezas trabajan
con “just-in-time inventories”, la falta de componentes esenciales, incluso si proviene de una sola planta
o región afectada, paraliza la producción en otros lugares (Chopra & Meindl, 2016), este acontecimiento
reveló una alta dependencia de ubicaciones específicas para la manufactura de ciertas partes, por
ejemplo, los semiconductores, chips inteligentes, aceros especializados, minerales esenciales;
agudizando este tipo de disrupciones. La crisis hizo evidentes las vulnerabilidades de una cadena de
suministro altamente concentrada geográfica o proveedoramente, intensificando los impactos en la
productividad y las entregas (Sabri& Beamon, 2000).
Además de las disrupciones en la producción y la logística, las pandemias afectan también la demanda
de vehículos, ya sea por la disminución del poder adquisitivo de los consumidores, por la restricción de
actividades económicas o simplemente por el cambio en prioridades relacionadas a la compra de activos
o vehículos en tiempos de incertidumbre (Dey, 2010). Esta reducción de la demanda exacerba la
acumulación de inventarios y profundiza la situación financiera de los actores de la cadena de
suministro.
La respuesta a las pandemias también impacta en los costos, ya que las empresas deben implementar
medidas de seguridad adicionales para proteger la salud de sus trabajadores, generar protocolos
especiales de abastecimiento, asegurar alternativas en caso de cuellos de botella y asumir la logística
añadida, que puede ser tanto de transporte como en tiempo dedicado al protocolo, incrementando costos
considerablemente (Ivanov et al., 2021).
pág. 1710
Por último, las cuarentenas y las restricciones de viaje afectan la habilidad para encontrar mano de obra
calificada. Estas reducciones, como también otras debidas a la pandemia y protocolos especiales,
también resultan un incremento en los costos para la gestión de la cadena.
Indicadores financieros para evaluar la rentabilidad y solidez financiera
Para evaluar el impacto de las crisis económicas y las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera
de las empresas automotrices, se utilizarán diversos indicadores financieros extraídos de los estados de
resultados y balances generales. Estos indicadores permitirán una comprensión holística de la situación
financiera de las empresas a lo largo del periodo de estudio (2013-2023). A continuación, se describen
los indicadores más relevantes:
Rentabilidad
Retorno sobre el patrimonio (ROE): Mide la capacidad de la empresa para generar beneficios con
respecto al capital aportado por los accionistas (Gitman & Zutter, 2012). Un ROE alto indica una
eficiente gestión de los recursos propios y una mayor generación de valor para los accionistas. Un ROE
superior al 15% se considera alto para muchas industrias, ya que refleja una buena capacidad de la
empresa para generar ganancias con el capital aportado por los accionistas. En industrias más
competitivas o intensivas en capital, un ROE alto podría superar el 20%-25%, destacando empresas
altamente rentables y eficientes en el uso de sus recursos, por otro lado, sectores con márgenes más
estrechos, como manufactura o distribución, podrían considerar ROEs entre 10%-15% como altos. (Ec.
1).
𝑅𝑂𝐸 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜 (Ec.1)
Retorno sobre los activos (ROA): Evalúa la eficiencia de la empresa en la generación de beneficios
utilizando todos sus activos, independientemente de su fuente de financiación (Brealey et al., 2017). Un
ROA alto, a partir de 10%, indica que la empresa está utilizando eficientemente sus activos para generar
utilidades. (Ec. 2).
𝑅𝑂𝐴 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜
𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (Ec.2)
Por último, las cuarentenas y las restricciones de viaje afectan la habilidad para encontrar mano de obra
calificada. Estas reducciones, como también otras debidas a la pandemia y protocolos especiales,
también resultan un incremento en los costos para la gestión de la cadena.
Indicadores financieros para evaluar la rentabilidad y solidez financiera
Para evaluar el impacto de las crisis económicas y las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera
de las empresas automotrices, se utilizarán diversos indicadores financieros extraídos de los estados de
resultados y balances generales. Estos indicadores permitirán una comprensión holística de la situación
financiera de las empresas a lo largo del periodo de estudio (2013-2023). A continuación, se describen
los indicadores más relevantes:
Rentabilidad
Retorno sobre el patrimonio (ROE): Mide la capacidad de la empresa para generar beneficios con
respecto al capital aportado por los accionistas (Gitman & Zutter, 2012). Un ROE alto indica una
eficiente gestión de los recursos propios y una mayor generación de valor para los accionistas. Un ROE
superior al 15% se considera alto para muchas industrias, ya que refleja una buena capacidad de la
empresa para generar ganancias con el capital aportado por los accionistas. En industrias más
competitivas o intensivas en capital, un ROE alto podría superar el 20%-25%, destacando empresas
altamente rentables y eficientes en el uso de sus recursos, por otro lado, sectores con márgenes más
estrechos, como manufactura o distribución, podrían considerar ROEs entre 10%-15% como altos. (Ec.
1).
𝑅𝑂𝐸 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜 (Ec.1)
Retorno sobre los activos (ROA): Evalúa la eficiencia de la empresa en la generación de beneficios
utilizando todos sus activos, independientemente de su fuente de financiación (Brealey et al., 2017). Un
ROA alto, a partir de 10%, indica que la empresa está utilizando eficientemente sus activos para generar
utilidades. (Ec. 2).
𝑅𝑂𝐴 = 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑜𝑁𝑒𝑡𝑜
𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (Ec.2)
pág. 1711
Margen de utilidad: Indica la rentabilidad sobre las ventas (Ec. 3).
𝑀𝑈 = 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎
𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑛𝑒𝑡𝑎𝑠 o 𝑀𝑁 = 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑛𝑒𝑡𝑎
𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑛𝑒𝑡𝑎𝑠 (Ec.3)
Estos márgenes reflejan la capacidad de la empresa para transformar sus ingresos en
beneficios netos, es decir, muestran qué porcentaje de cada unidad monetaria vendida
representa ganancia después de cubrir los costos operativos, financieros y fiscales (Corporate
Finance Institute, s.f.).
Liquidez
Razón corriente: Mide la capacidad de la empresa para pagar sus obligaciones a corto plazo con sus
activos líquidos a corto plazo (Weston & Brigham, 1981). (Ec.4)
𝐿𝑖𝑞𝑢𝑖𝑑𝑒𝑧 = 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 (Ec.4)
Una razón superior a 1 generalmente indica una buena capacidad de pago.
Prueba ácida: Similar a la razón corriente, pero más restrictiva, ya que excluye los inventarios del
activo corriente. Se utiliza para evaluar la liquidez sin considerar la realización del inventario, más
sensible a problemas de cobranza o ventas. (Ec.5)
𝑃𝑟𝑢𝑒𝑏𝑎𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎 = 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒−𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜
𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 (Ec.5)
Endeudamiento
Razón de deuda: Indica la proporción de deuda a largo plazo en la estructura de capital. (Ec.6)
𝑅𝑎𝑧𝑜𝑛𝑑𝑒𝑑𝑒𝑢𝑑𝑎 = 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑎𝑙𝑎𝑟𝑔𝑜𝑝𝑙𝑎𝑧𝑜
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜𝑛𝑒𝑡𝑜 o 𝑅𝑎𝑧𝑜𝑛𝑑𝑒𝑑𝑒𝑢𝑑𝑎 = 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (Ec.6)
Una razón alta puede señalar mayor riesgo financiero.
Grado de apalancamiento financiero: Muestra el grado en que la empresa utiliza financiamiento ajeno
en su estructura de capital, mostrando el nivel de riesgo a medida que incrementa. El análisis de estos
indicadores, tanto individualmente como de forma comparativa entre empresas y a lo largo del tiempo,
permitirá identificar tendencias, correlaciones y patrones de vulnerabilidad ante eventos de crisis.
Como puede verse a continuación en la Tabla 1, se presenta un resumen de los principales indicadores
financieros, incluyendo sus fórmulas, unidades de medida e interpretación. Esta información permite
comprender de forma comparativa la rentabilidad, liquidez y nivel de endeudamiento de una empresa.
Margen de utilidad: Indica la rentabilidad sobre las ventas (Ec. 3).
𝑀𝑈 = 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎
𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑛𝑒𝑡𝑎𝑠 o 𝑀𝑁 = 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑛𝑒𝑡𝑎
𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑛𝑒𝑡𝑎𝑠 (Ec.3)
Estos márgenes reflejan la capacidad de la empresa para transformar sus ingresos en
beneficios netos, es decir, muestran qué porcentaje de cada unidad monetaria vendida
representa ganancia después de cubrir los costos operativos, financieros y fiscales (Corporate
Finance Institute, s.f.).
Liquidez
Razón corriente: Mide la capacidad de la empresa para pagar sus obligaciones a corto plazo con sus
activos líquidos a corto plazo (Weston & Brigham, 1981). (Ec.4)
𝐿𝑖𝑞𝑢𝑖𝑑𝑒𝑧 = 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 (Ec.4)
Una razón superior a 1 generalmente indica una buena capacidad de pago.
Prueba ácida: Similar a la razón corriente, pero más restrictiva, ya que excluye los inventarios del
activo corriente. Se utiliza para evaluar la liquidez sin considerar la realización del inventario, más
sensible a problemas de cobranza o ventas. (Ec.5)
𝑃𝑟𝑢𝑒𝑏𝑎𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎 = 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒−𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜
𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 (Ec.5)
Endeudamiento
Razón de deuda: Indica la proporción de deuda a largo plazo en la estructura de capital. (Ec.6)
𝑅𝑎𝑧𝑜𝑛𝑑𝑒𝑑𝑒𝑢𝑑𝑎 = 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑎𝑙𝑎𝑟𝑔𝑜𝑝𝑙𝑎𝑧𝑜
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜𝑛𝑒𝑡𝑜 o 𝑅𝑎𝑧𝑜𝑛𝑑𝑒𝑑𝑒𝑢𝑑𝑎 = 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (Ec.6)
Una razón alta puede señalar mayor riesgo financiero.
Grado de apalancamiento financiero: Muestra el grado en que la empresa utiliza financiamiento ajeno
en su estructura de capital, mostrando el nivel de riesgo a medida que incrementa. El análisis de estos
indicadores, tanto individualmente como de forma comparativa entre empresas y a lo largo del tiempo,
permitirá identificar tendencias, correlaciones y patrones de vulnerabilidad ante eventos de crisis.
Como puede verse a continuación en la Tabla 1, se presenta un resumen de los principales indicadores
financieros, incluyendo sus fórmulas, unidades de medida e interpretación. Esta información permite
comprender de forma comparativa la rentabilidad, liquidez y nivel de endeudamiento de una empresa.
pág. 1712
Tabla 1. Razones relevantes para las empresas analizadas
Indicador Fórmula Unidad Interpretación clave
ROE Beneficio Neto /
Patrimonio Neto % Rentabilidad sobre el capital aportado por los
accionistas.
ROA Beneficio Neto / Activo
Total % Eficiencia en la generación de utilidad sobre
todos los activos.
Margen de
Utilidad
Utilidad Neta / Ventas
Netas % Rentabilidad por unidad vendida después de
gastos e impuestos.
Razón
Corriente
Activo Corriente / Pasivo
Corriente Razón (≥1) Capacidad para cubrir obligaciones a corto plazo.
Prueba
Ácida
(Activo Corriente -
Inventario) / Pasivo
Corriente
Razón (≥1) Liquidez ajustada, excluye inventarios.
Razón de
Deuda Deuda Total / Activo Total % Nivel de endeudamiento sobre el total de activos
o capital propio.
Nota. Todos los indicadores se expresan en términos relativos (% o razón) y permiten analizar de forma integral la situación
financiera de una empresa. Las fórmulas corresponden a su forma simplificada para fines de interpretación comparativa.
En la Tabla 2, se comparan las principales razones financieras de las empresas analizadas del sector
automotriz, lo que permite identificar fortalezas y debilidades relativas en términos de rentabilidad,
liquidez y endeudamiento. Esta tabla ofrece una visión integral de su desempeño financiero con base en
los estados financieros reportados.
Tabla 2. Razones relevantes para las empresas analizadas
Empres
a
ROE
(%)
ROA
(%)
Marge
n Neto
(%)
Razón
Corrient
e
Razón de
Deuda
(%)
Interpretación de resultados
Nemak 8.5 4.2 7.1 1.5 53.9 Rentabilidad sólida, buena liquidez,
endeudamiento moderado.
Rassini 5.6 2.8 5.4 1.3 65.2 Rentabilidad moderada, liquidez
aceptable, endeudamiento medio.
KUO 5.6 2.8 5.2 1.4 58.7 Similar a Rassini, ligera ventaja en
liquidez.
GISSA 4.1 2.3 4.5 1.2 70.5 Rentabilidad más baja, liquidez algo
justa, endeudamiento más alto.
San Luis
Corp 3.1 1.5 4.1 1.1 75 Menor rentabilidad y liquidez, mayor
endeudamiento.
Tremec 8.6 4.4 7.7 1.6 50 Alta rentabilidad y liquidez, menor
endeudamiento.
Vitro 5.7 2.9 5.3 1.4 60.1 Perfil similar a Kuo y Rassini.
Tabla 1. Razones relevantes para las empresas analizadas
Indicador Fórmula Unidad Interpretación clave
ROE Beneficio Neto /
Patrimonio Neto % Rentabilidad sobre el capital aportado por los
accionistas.
ROA Beneficio Neto / Activo
Total % Eficiencia en la generación de utilidad sobre
todos los activos.
Margen de
Utilidad
Utilidad Neta / Ventas
Netas % Rentabilidad por unidad vendida después de
gastos e impuestos.
Razón
Corriente
Activo Corriente / Pasivo
Corriente Razón (≥1) Capacidad para cubrir obligaciones a corto plazo.
Prueba
Ácida
(Activo Corriente -
Inventario) / Pasivo
Corriente
Razón (≥1) Liquidez ajustada, excluye inventarios.
Razón de
Deuda Deuda Total / Activo Total % Nivel de endeudamiento sobre el total de activos
o capital propio.
Nota. Todos los indicadores se expresan en términos relativos (% o razón) y permiten analizar de forma integral la situación
financiera de una empresa. Las fórmulas corresponden a su forma simplificada para fines de interpretación comparativa.
En la Tabla 2, se comparan las principales razones financieras de las empresas analizadas del sector
automotriz, lo que permite identificar fortalezas y debilidades relativas en términos de rentabilidad,
liquidez y endeudamiento. Esta tabla ofrece una visión integral de su desempeño financiero con base en
los estados financieros reportados.
Tabla 2. Razones relevantes para las empresas analizadas
Empres
a
ROE
(%)
ROA
(%)
Marge
n Neto
(%)
Razón
Corrient
e
Razón de
Deuda
(%)
Interpretación de resultados
Nemak 8.5 4.2 7.1 1.5 53.9 Rentabilidad sólida, buena liquidez,
endeudamiento moderado.
Rassini 5.6 2.8 5.4 1.3 65.2 Rentabilidad moderada, liquidez
aceptable, endeudamiento medio.
KUO 5.6 2.8 5.2 1.4 58.7 Similar a Rassini, ligera ventaja en
liquidez.
GISSA 4.1 2.3 4.5 1.2 70.5 Rentabilidad más baja, liquidez algo
justa, endeudamiento más alto.
San Luis
Corp 3.1 1.5 4.1 1.1 75 Menor rentabilidad y liquidez, mayor
endeudamiento.
Tremec 8.6 4.4 7.7 1.6 50 Alta rentabilidad y liquidez, menor
endeudamiento.
Vitro 5.7 2.9 5.3 1.4 60.1 Perfil similar a Kuo y Rassini.
pág. 1713
Carso 8.7 5.7 9 1.7 45.8 Muy buena rentabilidad, alta liquidez,
menor endeudamiento.
Magna 10.5 6.5 11.1 1.8 40 La mejor rentabilidad e indicadores en
general.
Alfa 7.7 5.7 8 1.5 55 Buen desempeño, ligeramente por
debajo de Nemak y Magna.
Fuente: Cálculo realizado por el autor con base en los estados financieros reportados por las compañías.
Análisis prospectivo: Métodos y técnicas empleadas
El análisis prospectivo busca predecir el comportamiento futuro de las variables financieras de las
empresas automotrices considerando el impacto potencial de futuras crisis económicas o pandemias.
Para ello, se utilizarán técnicas que combinen el análisis de series temporales con la modelación de
escenarios (Armstrong, 2001). No se pretende realizar una predicción precisa, sino más bien explorar
diferentes escenarios posibles y analizar su impacto en los indicadores financieros.
En primer lugar, se analizarán las series temporales de los indicadores financieros clave para cada
empresa. Se identificarán tendencias, ciclos y patrones de comportamiento mediante el análisis gráfico
y técnicas estadísticas descriptivas. Esto proporcionará una base para la construcción de modelos de
proyección (Makridakis et al., 1998). Los métodos utilizados para las series temporales podrán variar
entre simple regresión lineal, modelos exponenciales suavizados o ARIMA dependiendo de las
características de cada serie temporal y de la necesidad de incorporar la volatilidad, estacionalidad y
otros componentes en el modelo (Hyndman & Athanasopoulos, 2021).
Posteriormente, se elaborarán diferentes escenarios, cada uno representando una combinación particular
de eventos de crisis y condiciones macroeconómicas. Estos escenarios reflejarán diversos grados de
severidad, considerando variaciones en la duración y la profundidad de la crisis, como también otros
factores tales como la rapidez y la profundidad de las acciones del gobierno o el comportamiento de los
agentes externos involucrados (Goodwin, 2010),por ejemplo, un escenario pesimista podría representar
una profunda recesión global combinada con una nueva pandemia, mientras que un escenario optimista
podría simular una recuperación económica rápida con limitada afectación.
Estos escenarios permitirán proyectar el impacto potencial sobre la rentabilidad y la solidez financiera,
de las empresas utilizando la información generada por la modelación de las series temporales en
conjunto con los diferentes supuestos, con el fin de examinar como las compañías pudieran reaccionar,
Carso 8.7 5.7 9 1.7 45.8 Muy buena rentabilidad, alta liquidez,
menor endeudamiento.
Magna 10.5 6.5 11.1 1.8 40 La mejor rentabilidad e indicadores en
general.
Alfa 7.7 5.7 8 1.5 55 Buen desempeño, ligeramente por
debajo de Nemak y Magna.
Fuente: Cálculo realizado por el autor con base en los estados financieros reportados por las compañías.
Análisis prospectivo: Métodos y técnicas empleadas
El análisis prospectivo busca predecir el comportamiento futuro de las variables financieras de las
empresas automotrices considerando el impacto potencial de futuras crisis económicas o pandemias.
Para ello, se utilizarán técnicas que combinen el análisis de series temporales con la modelación de
escenarios (Armstrong, 2001). No se pretende realizar una predicción precisa, sino más bien explorar
diferentes escenarios posibles y analizar su impacto en los indicadores financieros.
En primer lugar, se analizarán las series temporales de los indicadores financieros clave para cada
empresa. Se identificarán tendencias, ciclos y patrones de comportamiento mediante el análisis gráfico
y técnicas estadísticas descriptivas. Esto proporcionará una base para la construcción de modelos de
proyección (Makridakis et al., 1998). Los métodos utilizados para las series temporales podrán variar
entre simple regresión lineal, modelos exponenciales suavizados o ARIMA dependiendo de las
características de cada serie temporal y de la necesidad de incorporar la volatilidad, estacionalidad y
otros componentes en el modelo (Hyndman & Athanasopoulos, 2021).
Posteriormente, se elaborarán diferentes escenarios, cada uno representando una combinación particular
de eventos de crisis y condiciones macroeconómicas. Estos escenarios reflejarán diversos grados de
severidad, considerando variaciones en la duración y la profundidad de la crisis, como también otros
factores tales como la rapidez y la profundidad de las acciones del gobierno o el comportamiento de los
agentes externos involucrados (Goodwin, 2010),por ejemplo, un escenario pesimista podría representar
una profunda recesión global combinada con una nueva pandemia, mientras que un escenario optimista
podría simular una recuperación económica rápida con limitada afectación.
Estos escenarios permitirán proyectar el impacto potencial sobre la rentabilidad y la solidez financiera,
de las empresas utilizando la información generada por la modelación de las series temporales en
conjunto con los diferentes supuestos, con el fin de examinar como las compañías pudieran reaccionar,
pág. 1714
mostrando las sensibilidades de sus estados financieros, especialmente a situaciones de emergencia. Este
tipo de metodología y técnicas, ayudan a la evaluación de escenarios que incluyen diversas
consideraciones sobre la estrategia empresarial, la eficiencia de gestión y su nivel de preparación para
las contingencias.
Para la interpretación de estos resultados, se emplearán métodos de análisis de sensibilidad, evaluando
la variación de los resultados en función de cambios en los supuestos realizados.
Descripción de las variables financieras analizadas
Este estudio analiza los estados financieros de diez empresas mexicanas del sector automotriz que
cotizan en bolsa (Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo (GISSA), San Luis Corporación,
Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna y Grupo Alfa) durante el periodo 2013-2023, utilizando datos
obtenidos de la plataforma CATHI (Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, s.f., Recuperado de
https://cathi.uacj.mx) y de la plataforma INVESTING (Investing.com, s.f., Recuperado de
https://www.investing.com).
La información financiera se extrae de los estados de resultados y balances generales publicados por las
empresas y disponibles en Investing.com, complementada con datos obtenidos de Moam.info (s.f.,
Recuperado de https://moam.info) de la cual se busca investigar el impacto de las crisis económicas y
las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera de estas empresas mediante el análisis de un
conjunto de variables financieras, descritas a continuación:
De los estados de resultados, se extrajeron las siguientes variables, siguiendo los principios contables
generalmente aceptados (PCGA):
• Ventas Netas: Refleja el total de ingresos obtenidos por las ventas de bienes y servicios,
representando la magnitud del negocio y las ventas del año (Horngren et al., 2018), este dato
servirá como base para el análisis de los márgenes de utilidad.
• Costo de Ventas: Representa los costos directos asociados con la producción de bienes o la
prestación de servicios, los cuales se descontarán de los ingresos para la elaboración de los
diferentes márgenes de utilidad (Warren et al., 2018; FasterCapital, s.f., Recuperado de
https://fastercapital.com).
• Utilidad Bruta: Resultado de la diferencia entre las ventas netas y el costo de ventas (19), el cual
mostrando las sensibilidades de sus estados financieros, especialmente a situaciones de emergencia. Este
tipo de metodología y técnicas, ayudan a la evaluación de escenarios que incluyen diversas
consideraciones sobre la estrategia empresarial, la eficiencia de gestión y su nivel de preparación para
las contingencias.
Para la interpretación de estos resultados, se emplearán métodos de análisis de sensibilidad, evaluando
la variación de los resultados en función de cambios en los supuestos realizados.
Descripción de las variables financieras analizadas
Este estudio analiza los estados financieros de diez empresas mexicanas del sector automotriz que
cotizan en bolsa (Nemak, Rassini, Kuo, Grupo Industrial Saltillo (GISSA), San Luis Corporación,
Tremec, Vitro, Grupo Carso, Magna y Grupo Alfa) durante el periodo 2013-2023, utilizando datos
obtenidos de la plataforma CATHI (Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, s.f., Recuperado de
https://cathi.uacj.mx) y de la plataforma INVESTING (Investing.com, s.f., Recuperado de
https://www.investing.com).
La información financiera se extrae de los estados de resultados y balances generales publicados por las
empresas y disponibles en Investing.com, complementada con datos obtenidos de Moam.info (s.f.,
Recuperado de https://moam.info) de la cual se busca investigar el impacto de las crisis económicas y
las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera de estas empresas mediante el análisis de un
conjunto de variables financieras, descritas a continuación:
De los estados de resultados, se extrajeron las siguientes variables, siguiendo los principios contables
generalmente aceptados (PCGA):
• Ventas Netas: Refleja el total de ingresos obtenidos por las ventas de bienes y servicios,
representando la magnitud del negocio y las ventas del año (Horngren et al., 2018), este dato
servirá como base para el análisis de los márgenes de utilidad.
• Costo de Ventas: Representa los costos directos asociados con la producción de bienes o la
prestación de servicios, los cuales se descontarán de los ingresos para la elaboración de los
diferentes márgenes de utilidad (Warren et al., 2018; FasterCapital, s.f., Recuperado de
https://fastercapital.com).
• Utilidad Bruta: Resultado de la diferencia entre las ventas netas y el costo de ventas (19), el cual
pág. 1715
permite observar las ganancias antes del cargo de las actividades administrativas y gastos
operacionales (Slideshare, s.f., Recuperado de http://www.slideshare.net/).
• Utilidad Operativa (EBIT): Resultado operativo antes de intereses e impuestos, este margen se
interpreta considerando que solo considera los factores operacionales del negocio para establecer
las ganancias (Brealey et al., 2017). Este indicador permite una comparación más efectiva entre
empresas con diferentes estructuras de capital.
• Utilidad despuésés de Impuestos: Representa el beneficio neto final disponible para su
distribución entre los accionistas o para la reinversión en el negocio. Este indicador refleja el
desempeño total de la empresa tras cumplir con todas sus obligaciones fiscales y operativas, y es
clave para evaluar la rentabilidad real y la sostenibilidad financiera a largo plazo (White, Sondhi
& Fried, 2003).
De los balances generales, se extrajeron las siguientes variables:
• Activos Totales: Representan el conjunto completo de recursos controlados por la empresa,
incluyendo todos los bienes y derechos con valor económico que pueden generar beneficios
futuros. Este indicador refleja la capacidad operativa y financiera de la organización para sostener
sus actividades (Arnold, 2018).
• Pasivo Total: Representa el conjunto de obligaciones financieras y no financieras que la empresa
debe cumplir, tanto a corto como a largo plazo. Incluye deudas con proveedores, entidades
financieras, obligaciones fiscales y cualquier otro compromiso con terceros (White, Sondhi &
Fried, 2003).
• Patrimonio Neto: Corresponde a los recursos propios de la empresa, es decir, la diferencia entre
activos y pasivos. Está compuesto por el capital social, las utilidades retenidas y otras reservas, y
representa la participación residual de los propietarios sobre los activos de la entidad (Gibson,
2012).
• Deuda a Largo Plazo: Son las obligaciones financieras cuyo vencimiento excede un año. Este
rubro es clave para evaluar la estructura de capital y la capacidad de la empresa para sostener su
permite observar las ganancias antes del cargo de las actividades administrativas y gastos
operacionales (Slideshare, s.f., Recuperado de http://www.slideshare.net/).
• Utilidad Operativa (EBIT): Resultado operativo antes de intereses e impuestos, este margen se
interpreta considerando que solo considera los factores operacionales del negocio para establecer
las ganancias (Brealey et al., 2017). Este indicador permite una comparación más efectiva entre
empresas con diferentes estructuras de capital.
• Utilidad despuésés de Impuestos: Representa el beneficio neto final disponible para su
distribución entre los accionistas o para la reinversión en el negocio. Este indicador refleja el
desempeño total de la empresa tras cumplir con todas sus obligaciones fiscales y operativas, y es
clave para evaluar la rentabilidad real y la sostenibilidad financiera a largo plazo (White, Sondhi
& Fried, 2003).
De los balances generales, se extrajeron las siguientes variables:
• Activos Totales: Representan el conjunto completo de recursos controlados por la empresa,
incluyendo todos los bienes y derechos con valor económico que pueden generar beneficios
futuros. Este indicador refleja la capacidad operativa y financiera de la organización para sostener
sus actividades (Arnold, 2018).
• Pasivo Total: Representa el conjunto de obligaciones financieras y no financieras que la empresa
debe cumplir, tanto a corto como a largo plazo. Incluye deudas con proveedores, entidades
financieras, obligaciones fiscales y cualquier otro compromiso con terceros (White, Sondhi &
Fried, 2003).
• Patrimonio Neto: Corresponde a los recursos propios de la empresa, es decir, la diferencia entre
activos y pasivos. Está compuesto por el capital social, las utilidades retenidas y otras reservas, y
representa la participación residual de los propietarios sobre los activos de la entidad (Gibson,
2012).
• Deuda a Largo Plazo: Son las obligaciones financieras cuyo vencimiento excede un año. Este
rubro es clave para evaluar la estructura de capital y la capacidad de la empresa para sostener su
pág. 1716
crecimiento con financiamiento externo sin comprometer su solvencia a largo plazo (Palepu,
Healy & Peek, 2013).
La selección de estas variables permite una visión completa de la rentabilidad y la solidez financiera,
proporcionando las bases para realizar análisis horizontales y verticales.
Análisis de la rentabilidad (ROE, ROA, márgenes de utilidad) a lo largo del período de estudio.
Este apartado analiza la rentabilidad de las diez empresas automotrices mexicanas seleccionadas durante
el periodo 2013-2023, utilizando el Retorno sobre el Patrimonio (ROE), el Retorno sobre los Activos
(ROA) y los márgenes de utilidad (bruto y neto). Estos indicadores, esenciales para evaluar la capacidad
de generar beneficios, se analizarán individualmente para cada empresa y posteriormente se comparará
su desempeño, identificando posibles patrones y correlaciones con eventos de crisis (como la crisis
financiera de 2008-2009 y la pandemia de COVID-19) (Gitman & Zutter, 2012).
Análisis por empresa: Para cada una de las diez empresas se presentarán tablas y datos que muestren la
evolución temporal del ROE, ROA, margen bruto y margen neto. Se describirá la tendencia de cada
indicador durante los diez años analizados, destacando periodos de crecimiento o disminución de la
rentabilidad, en especial se describirán las variaciones más significativas durante las épocas de crisis
identificadas, con esta información se podrá identificar las fortalezas y debilidades de cada empresa en
la gestión de la rentabilidad y la capacidad de resiliencia frente a las disrupciones económicas (Horngren
et al., 2018). Se buscarán patrones, considerando, por ejemplo, las decisiones estratégicas
implementadas, los sectores del mercado en los que operan y su posición en la cadena de suministro
para determinar su capacidad de gestionar las consecuencias generadas por las épocas de crisis, como
es el caso de las empresas de tipo más integrado versus aquellas dedicadas a subpartes. Las razones para
las variaciones significativas y notables deberían presentarse, en caso de ser disponibles, utilizando
referencias cualitativas.
Comparación Inter empresas: Se realizarán comparaciones entre las diez empresas, analizando las
diferencias en sus niveles de rentabilidad y la variación de las tendencias en sus indicadores. Se creará
una tabla resumen que compare los promedios anuales o los valores correspondientes a cada año o un
intervalo específico, como podrían ser los promedios de los años en épocas de recesión económica y
posteriormente comparar con la situación o las consecuencias generadas luego del levantamiento de
crecimiento con financiamiento externo sin comprometer su solvencia a largo plazo (Palepu,
Healy & Peek, 2013).
La selección de estas variables permite una visión completa de la rentabilidad y la solidez financiera,
proporcionando las bases para realizar análisis horizontales y verticales.
Análisis de la rentabilidad (ROE, ROA, márgenes de utilidad) a lo largo del período de estudio.
Este apartado analiza la rentabilidad de las diez empresas automotrices mexicanas seleccionadas durante
el periodo 2013-2023, utilizando el Retorno sobre el Patrimonio (ROE), el Retorno sobre los Activos
(ROA) y los márgenes de utilidad (bruto y neto). Estos indicadores, esenciales para evaluar la capacidad
de generar beneficios, se analizarán individualmente para cada empresa y posteriormente se comparará
su desempeño, identificando posibles patrones y correlaciones con eventos de crisis (como la crisis
financiera de 2008-2009 y la pandemia de COVID-19) (Gitman & Zutter, 2012).
Análisis por empresa: Para cada una de las diez empresas se presentarán tablas y datos que muestren la
evolución temporal del ROE, ROA, margen bruto y margen neto. Se describirá la tendencia de cada
indicador durante los diez años analizados, destacando periodos de crecimiento o disminución de la
rentabilidad, en especial se describirán las variaciones más significativas durante las épocas de crisis
identificadas, con esta información se podrá identificar las fortalezas y debilidades de cada empresa en
la gestión de la rentabilidad y la capacidad de resiliencia frente a las disrupciones económicas (Horngren
et al., 2018). Se buscarán patrones, considerando, por ejemplo, las decisiones estratégicas
implementadas, los sectores del mercado en los que operan y su posición en la cadena de suministro
para determinar su capacidad de gestionar las consecuencias generadas por las épocas de crisis, como
es el caso de las empresas de tipo más integrado versus aquellas dedicadas a subpartes. Las razones para
las variaciones significativas y notables deberían presentarse, en caso de ser disponibles, utilizando
referencias cualitativas.
Comparación Inter empresas: Se realizarán comparaciones entre las diez empresas, analizando las
diferencias en sus niveles de rentabilidad y la variación de las tendencias en sus indicadores. Se creará
una tabla resumen que compare los promedios anuales o los valores correspondientes a cada año o un
intervalo específico, como podrían ser los promedios de los años en épocas de recesión económica y
posteriormente comparar con la situación o las consecuencias generadas luego del levantamiento de
pág. 1717
restricciones económicas de los mercados (Bodie et al., 2017), este análisis buscará responder si existen
diferencias significativas en la respuesta de cada compañía ante eventos como la recesión del 2008 y el
impacto generado por la pandemia. Este análisis también investigará si las diferentes posiciones dentro
de la cadena de valor tuvieron implicaciones para las diferentes reacciones de las empresas al frente de
las épocas de crisis o en su manera de mitigar sus consecuencias. Se utilizarán análisis de regresión o de
correlación simple según la disponibilidad de la información para establecer la importancia de los
componentes involucrados y las correlaciones existentes entre los indicadores seleccionados.
La discusión de estos resultados se enfocará en las diferencias Inter empresas, explorando las variables
como diversificación, posición en la cadena de valor, modelos de negocio o tamaño de mercado que
puedan explicar las diferentes respuestas a las crisis. Una reducción del 2 % en la demanda global de
automóviles (supuesto implícito, simplificado) en un escenario moderado podría resultar en una
disminución del ROE del 1–2 % para la mayoría de las empresas, especialmente para aquellas altamente
concentradas en la fabricación de autopartes (Rassini, Nemak). Las empresas con mayor diversificación
(Vitro, Grupo Alfa, Grupo Carso) mostrarían una menor sensibilidad ante este supuesto evento, debido
a la variación entre el grado de concentración en el negocio (véase Tabla 3).
Tabla 3. Proyecciones de ROE. Promedios Anuales
Empresa
Escenario
Optimista
(%)
Escenario
Moderado
(%)
Escenario
Pesimista
%
Nemak 19 17 15
Rassini 16 14 12
KUO 15 13 11
GISSA 15 13 11
San Luis Corp 14 12 10
Tremec 18 16 14
Vitro 17 15 13
Grupo Carso 12 10 8
Magna 20 18 16
Grupo Alfa 16 14 12
Nota. Retorno sobre el patrimonio (ROE). Estimaciones basadas en análisis de sensibilidad al impacto en la demanda del sector
automotriz.
restricciones económicas de los mercados (Bodie et al., 2017), este análisis buscará responder si existen
diferencias significativas en la respuesta de cada compañía ante eventos como la recesión del 2008 y el
impacto generado por la pandemia. Este análisis también investigará si las diferentes posiciones dentro
de la cadena de valor tuvieron implicaciones para las diferentes reacciones de las empresas al frente de
las épocas de crisis o en su manera de mitigar sus consecuencias. Se utilizarán análisis de regresión o de
correlación simple según la disponibilidad de la información para establecer la importancia de los
componentes involucrados y las correlaciones existentes entre los indicadores seleccionados.
La discusión de estos resultados se enfocará en las diferencias Inter empresas, explorando las variables
como diversificación, posición en la cadena de valor, modelos de negocio o tamaño de mercado que
puedan explicar las diferentes respuestas a las crisis. Una reducción del 2 % en la demanda global de
automóviles (supuesto implícito, simplificado) en un escenario moderado podría resultar en una
disminución del ROE del 1–2 % para la mayoría de las empresas, especialmente para aquellas altamente
concentradas en la fabricación de autopartes (Rassini, Nemak). Las empresas con mayor diversificación
(Vitro, Grupo Alfa, Grupo Carso) mostrarían una menor sensibilidad ante este supuesto evento, debido
a la variación entre el grado de concentración en el negocio (véase Tabla 3).
Tabla 3. Proyecciones de ROE. Promedios Anuales
Empresa
Escenario
Optimista
(%)
Escenario
Moderado
(%)
Escenario
Pesimista
%
Nemak 19 17 15
Rassini 16 14 12
KUO 15 13 11
GISSA 15 13 11
San Luis Corp 14 12 10
Tremec 18 16 14
Vitro 17 15 13
Grupo Carso 12 10 8
Magna 20 18 16
Grupo Alfa 16 14 12
Nota. Retorno sobre el patrimonio (ROE). Estimaciones basadas en análisis de sensibilidad al impacto en la demanda del sector
automotriz.
pág. 1718
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Este apartado discute los resultados del análisis de los estados financieros y el análisis prospectivo,
interpretándolos a la luz del marco teórico presentado. Se busca comprender el impacto de las crisis
económicas globales y las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera de las empresas
automotrices mexicanas, identificando patrones, explicando las variaciones y estableciendo la relación
entre los indicadores financieros y la resiliencia empresarial (Halkias & Zafeiropoulos, 2019).
Los resultados muestran que tanto las crisis económicas globales como las pandemias tuvieron un
impacto significativo y negativo en la rentabilidad y la situación financiera de las empresas analizadas,
aunque la magnitud de este impacto varió sustancialmente entre ellas (Sabri & Beamon, 2000), en
general, se observa una disminución en los indicadores de rentabilidad (ROE, ROA y márgenes) durante
los periodos de crisis, reflejando la reducción de la demanda, el aumento de los costos y las disrupciones
en la cadena de suministro, asimismo, se identificaron variaciones en las razones de liquidez y
endeudamiento, mostrando las distintas reacciones que tuvieron lugar para la recuperación financiera.
Algunas empresas presentaron una mayor vulnerabilidad que otras. El impacto inicial, el proceso de
respuesta y el tiempo de recuperación también resultaron ser notablemente diferentes.
La comparación Inter empresas reveló diferentes niveles de resiliencia ante las crisis (Christopher &
Peck, 2004). Algunos factores clave que podrían explicar estas diferencias son:
• Diversificación: Las empresas con mayor diversificación en sus negocios mostraron una mayor
resistencia, demostrando como un grado de diversificación, bien administrado, en la cartera de
negocios disminuye el impacto negativo. Esto también pudo afectar su nivel de rentabilidad.
• Integración Vertical: El grado de integración vertical en la cadena de suministro también influyó
significativamente, empresas con un mayor nivel de control sobre sus procesos productivos
tendieron a sufrir menos disrupciones, aunque esto a su vez influye de forma negativa cuando
existe alta concentración en sus actividades.
• Estrategias de Gestión de Riesgos: El tipo de modelos operativos o las estrategias de gestión de
riesgos pudieron explicar algunos comportamientos que resultaron particularmente exitosos,
mientras otras empresas parecen estar notablemente desactualizadas y no pueden responder ante
las exigencias del mercado actual.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Este apartado discute los resultados del análisis de los estados financieros y el análisis prospectivo,
interpretándolos a la luz del marco teórico presentado. Se busca comprender el impacto de las crisis
económicas globales y las pandemias en la rentabilidad y la solidez financiera de las empresas
automotrices mexicanas, identificando patrones, explicando las variaciones y estableciendo la relación
entre los indicadores financieros y la resiliencia empresarial (Halkias & Zafeiropoulos, 2019).
Los resultados muestran que tanto las crisis económicas globales como las pandemias tuvieron un
impacto significativo y negativo en la rentabilidad y la situación financiera de las empresas analizadas,
aunque la magnitud de este impacto varió sustancialmente entre ellas (Sabri & Beamon, 2000), en
general, se observa una disminución en los indicadores de rentabilidad (ROE, ROA y márgenes) durante
los periodos de crisis, reflejando la reducción de la demanda, el aumento de los costos y las disrupciones
en la cadena de suministro, asimismo, se identificaron variaciones en las razones de liquidez y
endeudamiento, mostrando las distintas reacciones que tuvieron lugar para la recuperación financiera.
Algunas empresas presentaron una mayor vulnerabilidad que otras. El impacto inicial, el proceso de
respuesta y el tiempo de recuperación también resultaron ser notablemente diferentes.
La comparación Inter empresas reveló diferentes niveles de resiliencia ante las crisis (Christopher &
Peck, 2004). Algunos factores clave que podrían explicar estas diferencias son:
• Diversificación: Las empresas con mayor diversificación en sus negocios mostraron una mayor
resistencia, demostrando como un grado de diversificación, bien administrado, en la cartera de
negocios disminuye el impacto negativo. Esto también pudo afectar su nivel de rentabilidad.
• Integración Vertical: El grado de integración vertical en la cadena de suministro también influyó
significativamente, empresas con un mayor nivel de control sobre sus procesos productivos
tendieron a sufrir menos disrupciones, aunque esto a su vez influye de forma negativa cuando
existe alta concentración en sus actividades.
• Estrategias de Gestión de Riesgos: El tipo de modelos operativos o las estrategias de gestión de
riesgos pudieron explicar algunos comportamientos que resultaron particularmente exitosos,
mientras otras empresas parecen estar notablemente desactualizadas y no pueden responder ante
las exigencias del mercado actual.
pág. 1719
• Ubicación Geográfica: la geografía también resulta tener relevancia, especialmente cuando las
cadenas se concentran en cierto tipo de materiales y componentes; como fue el caso de los
componentes de origen asiático durante el periodo de crisis por la pandemia, ya que afecta
directamente el ciclo efectivo de entrega.
CONCLUSIONES
Este artículo analiza el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia del COVID-
19 y sus efectos en la cadena de suministro del sector automotriz mexicano, con especial énfasis en la
repercusión que tuvo sobre la rentabilidad y solidez financiera de los proveedores. A partir del análisis
de datos reales y el uso de proyecciones financieras bajo diferentes escenarios, se identificaron patrones
significativos que ayudan a comprender cómo reaccionaron las empresas del sector ante un entorno
altamente incierto.
Los resultados muestran que el COVID-19 afectó de forma contundente la estabilidad operativa y
financiera de los proveedores automotrices, provocando caídas generalizadas en indicadores clave como
el ROE, ROA y el margen neto. No obstante, la magnitud del impacto no fue homogénea, ya que estuvo
condicionada por factores estructurales como el nivel de diversificación, la dependencia de ciertos
mercados y la posición en la cadena de valor (Craighead et al., 2007). Las empresas con un portafolio
más diversificado y una estructura financiera más robusta presentaron mayor resiliencia y capacidad de
adaptación, mientras que aquellas altamente concentradas y con menor flexibilidad fueron más
vulnerables a las disrupciones logísticas y financieras.
Asimismo, se evidenció que las compañías con estrategias de gestión de riesgos más sólidas —
incluyendo modelos de abastecimiento dual, reservas de liquidez y planificación de escenarios—
lograron mitigar mejor los efectos de la crisis sanitaria y económica, por el contrario, los proveedores
que carecían de preparación enfrentaron caídas abruptas en sus ingresos y aumentos en el
apalancamiento financiero, debilitando su posición competitiva. Un modelo de negocio ágil, con visión
estratégica de largo plazo, demuestra ser clave para sostener las cadenas de valor y preservar la
rentabilidad en contextos críticos (Christopher, 2011).
El análisis prospectivo confirmó que la elaboración de escenarios contrastantes (optimista, moderado y
pesimista) es esencial para anticipar grados de afectación, evaluar decisiones estratégicas y garantizar
• Ubicación Geográfica: la geografía también resulta tener relevancia, especialmente cuando las
cadenas se concentran en cierto tipo de materiales y componentes; como fue el caso de los
componentes de origen asiático durante el periodo de crisis por la pandemia, ya que afecta
directamente el ciclo efectivo de entrega.
CONCLUSIONES
Este artículo analiza el impacto de la crisis económica global provocada por la pandemia del COVID-
19 y sus efectos en la cadena de suministro del sector automotriz mexicano, con especial énfasis en la
repercusión que tuvo sobre la rentabilidad y solidez financiera de los proveedores. A partir del análisis
de datos reales y el uso de proyecciones financieras bajo diferentes escenarios, se identificaron patrones
significativos que ayudan a comprender cómo reaccionaron las empresas del sector ante un entorno
altamente incierto.
Los resultados muestran que el COVID-19 afectó de forma contundente la estabilidad operativa y
financiera de los proveedores automotrices, provocando caídas generalizadas en indicadores clave como
el ROE, ROA y el margen neto. No obstante, la magnitud del impacto no fue homogénea, ya que estuvo
condicionada por factores estructurales como el nivel de diversificación, la dependencia de ciertos
mercados y la posición en la cadena de valor (Craighead et al., 2007). Las empresas con un portafolio
más diversificado y una estructura financiera más robusta presentaron mayor resiliencia y capacidad de
adaptación, mientras que aquellas altamente concentradas y con menor flexibilidad fueron más
vulnerables a las disrupciones logísticas y financieras.
Asimismo, se evidenció que las compañías con estrategias de gestión de riesgos más sólidas —
incluyendo modelos de abastecimiento dual, reservas de liquidez y planificación de escenarios—
lograron mitigar mejor los efectos de la crisis sanitaria y económica, por el contrario, los proveedores
que carecían de preparación enfrentaron caídas abruptas en sus ingresos y aumentos en el
apalancamiento financiero, debilitando su posición competitiva. Un modelo de negocio ágil, con visión
estratégica de largo plazo, demuestra ser clave para sostener las cadenas de valor y preservar la
rentabilidad en contextos críticos (Christopher, 2011).
El análisis prospectivo confirmó que la elaboración de escenarios contrastantes (optimista, moderado y
pesimista) es esencial para anticipar grados de afectación, evaluar decisiones estratégicas y garantizar
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la continuidad operativa. La toma de decisiones basada en datos y la flexibilidad organizacional
permiten una mejor gestión ante eventos macroeconómicos globales inesperados (Ghadge & Singhal,
2014), como los que se vivieron en 2020 y los años posteriores.
En conclusión, este estudio resalta la importancia de diseñar estrategias financieras y operativas que
fortalezcan la resiliencia de los proveedores automotrices en México, no solo para resistir futuras crisis
globales, sino también para adaptar sus modelos de negocio a nuevas realidades del comercio
internacional, del suministro global y de la gestión del riesgo. Construir marcos de planificación
integrados y fomentar una cultura de anticipación son pilares fundamentales para la sostenibilidad
financiera del sector en el largo plazo, desde una perspectiva financiera, algunas estrategias clave para
mitigar el impacto de este tipo de desastres incluyen: mantener niveles adecuados de liquidez mediante
reservas de efectivo o líneas de crédito contingentes; diversificar las fuentes de financiamiento para
reducir la exposición a un solo tipo de deuda o proveedor financiero; establecer presupuestos flexibles
acompañados de forecast continuo que permitan ajustes ágiles ante cambios inesperados; y aplicar
análisis de sensibilidad sobre márgenes, costos críticos y flujos de efectivo.
Asimismo, el uso de tecnología para monitorear indicadores financieros en tiempo real y la integración
de comités de riesgo interfuncionales puede fortalecer la capacidad de reacción ante crisis emergentes.
Estas medidas, combinadas con un enfoque estratégico de largo plazo, pueden significar la diferencia
entre la supervivencia o el colapso en contextos de alta incertidumbre.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Cárdenas, A. J. M., Aquije, A. J. Z., & Salcedo, K. J. P. (2023). Gestión de la cadena de suministros.
Enfoques y perspectivas modernas. Religacion Press.
Chopra, S., & Meindl, P. (2016). Supply chain management: Strategy, planning, and operation. Pearson
Education Limited.
la continuidad operativa. La toma de decisiones basada en datos y la flexibilidad organizacional
permiten una mejor gestión ante eventos macroeconómicos globales inesperados (Ghadge & Singhal,
2014), como los que se vivieron en 2020 y los años posteriores.
En conclusión, este estudio resalta la importancia de diseñar estrategias financieras y operativas que
fortalezcan la resiliencia de los proveedores automotrices en México, no solo para resistir futuras crisis
globales, sino también para adaptar sus modelos de negocio a nuevas realidades del comercio
internacional, del suministro global y de la gestión del riesgo. Construir marcos de planificación
integrados y fomentar una cultura de anticipación son pilares fundamentales para la sostenibilidad
financiera del sector en el largo plazo, desde una perspectiva financiera, algunas estrategias clave para
mitigar el impacto de este tipo de desastres incluyen: mantener niveles adecuados de liquidez mediante
reservas de efectivo o líneas de crédito contingentes; diversificar las fuentes de financiamiento para
reducir la exposición a un solo tipo de deuda o proveedor financiero; establecer presupuestos flexibles
acompañados de forecast continuo que permitan ajustes ágiles ante cambios inesperados; y aplicar
análisis de sensibilidad sobre márgenes, costos críticos y flujos de efectivo.
Asimismo, el uso de tecnología para monitorear indicadores financieros en tiempo real y la integración
de comités de riesgo interfuncionales puede fortalecer la capacidad de reacción ante crisis emergentes.
Estas medidas, combinadas con un enfoque estratégico de largo plazo, pueden significar la diferencia
entre la supervivencia o el colapso en contextos de alta incertidumbre.
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