ANÁLISIS CON MACHINE LEARNING DE LOS DETERMINANTES DEL CUMPLIMIENTO DE LAS NORMAS CONTABLES EN URUGUAY - 2022-2023 - Resumen e introducción

Aug 5, 2026

Subido por Theodora

El documento presenta un estudio explicativo sobre el cumplimiento de la normativa contable en Uruguay, en el marco de la convergencia hacia normas internacionales de información financiera. La investigación busca identificar los factores determinantes del nivel de cumplimiento de las Normas Contables Adecuadas (NCA) al preparar los estados financieros. Para ello utiliza una base de datos con estados financieros de empresas uruguayas durante 2022 y 2023. Se aplican técnicas de machine learning para evaluar la relación entre cumplimiento y tamaño e indicadores de endeudamiento, en particular el endeudamiento financiero, obteniéndose evidencia de una relación positiva y coherente con exigencias legales vinculadas al financiamiento bancario.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas18

Tiempo de lectura28 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Objetivo y enfoque

Datos y metodología

Resultados principales

Introducción

Estados financieros y globalización

Convergencia y marcos normativos (NIIF y US GAAP)

Papel de la IFRS Foundation

Martín Núñez Sánchez Universidad de la República. Uruguay 0009-0003-4956-4966 [mnunez@glg.com.uy](mnunez@glg.com.uy) Christian Kuster Universidad de la República. Uruguay 0000-0001-6593-2229 [christian.kuster@fcea.edu.uy](christian.kuster@fcea.edu.uy) Palabras Claves: machine learning, cumplimiento, estados financieros, revelaciones, normas contables adecuadas, normas internacionales de información financiera Keywords: machine learning, compliance, financial statements, disclosures, appropriate accounting standards, international financial reporting standards ANÁLISIS CON MACHINE LEARNING DE LOS DETERMINANTES DEL CUMPLIMIENTO DE LAS NORMASCONTABLES EN URUGUAY (2022–2023) Autores: Martín Núñez Sánchez-Christian Kuster ARTÍCULO CIENTÍFICO ANÁLISIS CON MACHINE LEARNING DE LOS DETERMINANTES DEL CUMPLIMIENTO DE LAS NORMASCONTABLES EN URUGUAY (2022–2023) A MACHINE LEARNING ANALYSIS OF THE DETERMINANTS OF COMPLIANCE WITH ACCOUNTING STANDARDS IN URUGUAY (2022–2023) RESUMEN El cumplimiento de la normativa contable en el marco de la convergencia hacia las normas internacionales ha sido un tema de presente preocupación en la literatura, dada su importancia en la estandarización internacional de la información financiera. Ya consolidado formalmente el proceso de convergencia en Uruguay hace más detres décadas, esta investigación adopta un enfoque explicativo y tiene como objetivo encontrar los factores determinantes que explican el nivel de cumplimiento de las Normas Contables Adecuadas (NCA) en Uruguay en la preparación de los estados financieros. Para lograr este objetivo, el trabajo parte de unabase de datos conformada por los estados financieros de un conjunto de empresas uruguayas para los años 2022 y 2023. Se aplican herramientas de machine learning para probar la vinculación del nivel de cumplimiento con el tamaño empresarialy con elendeudamiento, en especial elendeudamiento financiero. En concreto se entrenanalgoritmos para que aporten un modelo con un importante poder predictivo que permita evaluarelefecto delos cambios en los activos o en elendeudamiento sobre el nivel de cumplimiento. Los resultados obtenidosverifican la hipótesis de que el grado de cumplimiento está determinado positivamente porel tamañoyelendeudamiento, enespecial elfinanciero, coherente con lasexigencias legales respecto alfinanciamiento bancario. ABSTRACT Compliance with accounting standards in the context of convergence towards international standards has been a topic of ongoing concern in the literature, given its importance in the international standardization of financial reporting. With the convergence process in Uruguay formally consolidated more than three decades ago, this research adopts an explanatory approach and aims to identify the determining factors that explain the level of compliance with Appropriate Accounting Standards (AAS) in Uruguay when preparing financial statements. To achieve these objectives, the study draws on a database comprising the financial statementsofa group of Uruguayan companies for the years 2022 and 2023. Machine learning tools are applied to test the relationship between the level of compliance and company size and indebtedness, particularly financial indebtedness. Specifically, algorithms are trained to provide a model with significant predictive power that allows the effect of changes in assets or indebtedness on compliance to be evaluated. The results obtained verify the hypothesis that the degree of compliance is positively determined by size and indebtedness, especially financial indebtedness, consistent with legal requirements regarding bank financing. Recibido 20 de junio, 2025 Aprobado 31 de julio, 2025 CÓDIGOJEL M41 Revista Proyecciones Nº 21 | noviembre 2025 – abril 2026 ISSN 2618-5474 Entidad editora Instituto de Investigaciones y Estudios Contables Facultad de Ciencias Económicas-UNLP. Proyecciones se encuentra bajo una Licencia Creative Commons de At

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el objetivo del estudio sobre el cumplimiento contable en Uruguay?

Identificar los factores determinantes que explican el nivel de cumplimiento de las Normas Contables Adecuadas (NCA) en la preparación de estados financieros en Uruguay.

¿Qué datos se utilizan para aplicar machine learning?

Se emplea una base de datos con estados financieros de un conjunto de empresas uruguayas para los años 2022 y 2023.

¿Con qué variables se relaciona el nivel de cumplimiento?

Se prueba la vinculación del cumplimiento con el tamaño empresarial y con el endeudamiento, especialmente el endeudamiento financiero.

Aug 5, 2026

Subido por Theodora