Las detracciones y su impacto en la liquidez de las empresas de transporte de carga de la provincia de Huancayo

• Autores: Quilca Santos, Xavier Francy, Zubilete Huaira, Frank David
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/5606
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/5606
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Detracciones; Liquidez; Transporte de carga

El objetivo de esta investigación es determinar el impacto de las Detracciones en la Liquidez de las empresas de transporte de carga de la provincia de Huancayo. Este estudio se enmarca en una investigación descriptiva correlacional. Para el análisis de las variables se necesitaron datos primarios, los que se tabularon en distribución de frecuencias y gráficos, así mismo se utilizaron datos secundarios referidos al sustento legal y teórico. El procesamiento de la información a través de la herramienta informática IBM® SPSS Statistics® V22, arroja un coeficiente de correlación de Pearson de r = - 0.408 entre las variables Detracciones y Liquidez, determinando así una correlación negativa moderada, y junto al análisis de datos secundarios concluimos así, que el impacto de las Detracciones en la Liquidez de las empresas de transporte de la provincia de Huancayo es: - La disminución cuantitativa del índice de prueba defensiva, a través de la reducción de los ingresos de efectivo proporcional a la detracción. - La disminución cualitativa de liquidez del componente activo corriente, equivalente a la parte detraída, dentro del ciclo del periodo de liquidación del IGV. - La restricción del capital de trabajo directamente proporcional al monto detraído. Se recomienda la auto-detracción en casos de expectativas de depósito incierto, gestionar múltiples alternativas de liquidez para no depender de la detracción como un activo de la empresa. El aporte de esta investigación está vinculado a sentar bases del comportamiento entre las dos variables, describiendo de manera clara y analítica la naturaleza del fenómeno estudiado.