Redes neuronales artificiales en la predicción de insolvencia. Un cambio de paradigma ante recetas tradicionales de prácticas empresariales

Autor:	Arlys M. Lastre Aleaga, Gelmar García Vidal, Marcia Margarita Lastre Valdés
Rok vydání:	2014
Předmět:	Insolvency Models of neural computation Artificial neural network business.industry Computer science Bankruptcy Yield (finance) Bankruptcy prediction Context (language use) Artificial intelligence business
Zdroj:	Enfoque UTE. 5:38-58
ISSN:	1390-6542 1390-9363
DOI:	10.29019/enfoqueute.v5n2.39
Popis:	(Recibido: 2014/05/14 - Aceptado: 2014/06/27)En este trabajo se realiza una revisión y análisis de las principales teorías y modelos que abordan la predicción de la insolvencia y quiebra empresarial. Las redes neuronales son un instrumento de más reciente aparición, si bien en los últimos años han recibido considerable atención por parte del mundo académico y profesional, y ya empiezan a implantarse en diversas organizaciones modelos de análisis de la insolvencia basados en la computación neuronal. El objetivo del presente trabajo es arrojar evidencias de la utilidad de las Redes Neuronales Artificiales, en la problemática de predicción de insolencia o quiebra por lo cual comparamos su capacidad predictiva con la de los métodos utilizados habitualmente en dicho contexto. Las conclusiones del estudio apuntan a que se pueden lograr altas capacidades predictivas empleando las redes neuronales artificiales que cuenten con variables cualitativas y cuantitativas.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8d26d006a63a9fdf8ee096f387a8f8b4 https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v5n2.39 Zobrazit plný text záznamu