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Resumen Para discriminar el riesgo de quiebra y no quiebra de las empresas colombianas que reportaron sus estados financieros a la Superintendencia de Sociedades de Colombia para el periodo 2011-2015, este artículo considera la quiebra como un evento raro y emplea un modelo logístico, un modelo aditivo generalizado, un modelo de valor extremo generalizado y un modelo binario aditivo de valor extremo generalizado (BGEVA). En términos comparativos, el modelo BGEVA presenta mejor desempeño predictivo con respecto a los otros al asumir una distribución de valor extremo en la función link y estructuras semiparamétricas en las estimaciones, permitiendo así determinar la relación existente entre la probabilidad de default y las variables explicativas. Abstract In order to discriminate bankruptcy risk and no bankruptcy risk of Colombian companies that reported their financial statements to the Superintendency of Corporations for the time period 2011-2015, this paper considers bankruptcy as a rare event and it employs a logistic model, a generalized additive model, a generalized extreme value model, and a binary generalized extreme value additive model (BGEVA). In comparative terms, the BGEVA model presents better predictive performance compared to the other models by assuming an extreme value distribution in the link function and semi-parametric structures in its estimations, thus allowing to establish the existing relation between default probability and explanatory variables. Resumo Para discriminar o risco de insolvência e não insolvência das empresas colombianas que apresentaram seus balanços financeiros à Superintendência de Sociedades da Colômbia para o período 2011-2015, este artigo considera a falência como um evento raro e utiliza um modelo logístico, um modelo aditivo generalizado, um modelo de valor extremo generalizado e um modelo binário aditivo de valor extremo generalizado (BGEVA). Em termos comparativos, o modelo BGEVA apresenta melhor desempenho preditivo a respeito dos outros ao assumir uma distribuição de valor extremo na função link e estruturas semiparamétricas nas estimativas, o que permite determinar a relação existente entre a probabilidade de default e as variáveis explicativas. |
