A Cash Flow Analysis Model Proposed for MSMEs in Colombia
Abstract
Purpose: To propose a data analytics model that can be used to monitor the cash flow and support the survival of MSMEs.
Design/methodology: The cash flow processes at Colombian MSMEs were characterized based on a state-of-the-art review and a descriptive analysis of data obtained from a survey.
Findings: It was determined that the adoption of cash flow management by Colombian MSMEs is not as frequent as it would be advisable considering their low survival rate. Additionally, it was observed that this kind of management is rarely implemented using specialized software. Predictive analysis models were examined, and the random forest model proved to be the most effective, with an accuracy of 76.67%, a sensitivity of 83.33%, and a specificity of 70. In relation to the descriptive and diagnostic analysis models, other authors have developed analysis proposals that can be adapted to the nature and availability of the information that can be collected about Colombian MSMEs.
Conclusions: Data analytics software can contribute to mitigating the illiquidity and insolvency risks of these enterprises because it offers entrepreneurs a general overview of cash flow information in different scenarios, a projection of possible deficit or surplus periods, and support for better operational, investment, and financing decision-making.
Originality: In the state-of-the-art review, which covered from 2012 and 2022, few studies specifically about predictive analytics applied to cash flow were found, and none of them presented a cash flow analysis model similar to the one proposed in this paper—which seeks to reduce the number of bankrupt MSMEs in Colombia due to lack of knowledge of their financial information and decision-making support.
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