Biblioteca Digital de VanguardiaModelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: una aplicación a empresas chilenas
La clasificación y predicción de quiebra de empresas es un tema ampliamente tratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudios de este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, el objetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasifica y pred...
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|---|---|
| Formato: | artículo científico |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Centro de Investigaciones Comerciales e Iniciativas Académicas
2002
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63170102 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/50576 |
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| author | Gianni A. Romani Chocce Patricio Aroca González Nelson Aguirre Aguirre Paola Leiton Vega Javier Muñoz Carrazana |
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| description | La clasificación y predicción de quiebra de empresas es un tema ampliamente tratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudios de este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, el objetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasifica y predice, con mayor grado de confiabilidad, la quiebra de empresas en Chile. Con tal fin, se comparan tres modelos comúnmente utilizados: Análisis Discriminante Múltiple (ADM), Regresión Logística (LOGIT) y Redes Neuronales (RN), los que utilizan diferentes índices financieros, variables macroeconómicas y otras variables de control. Los modelos fueron aplicados a una muestra de 98 empresas, seleccionadas accidentalmente, sin restricción de giro comercial, 49 quebradas y 49 no quebradas. El resultado de la investigación muestra que si bien el modelo de Redes Neuronales resultó superior, tanto al modelo ADM como al LOGIT, en lo que respecta a clasificación y predicción, se requiere de otras herramientas para determinar el conjunto óptimo de variables a utilizar. |
| format | artículo científico |
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| institution | CLACSO, Repositorio Digital |
| language | Español |
| publishDate | 2002 |
| publisher | Centro de Investigaciones Comerciales e Iniciativas Académicas |
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| spelling | clacso-CLACSO505762022-03-17T18:05:24Z Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: una aplicación a empresas chilenas Gianni A. Romani Chocce Patricio Aroca González Nelson Aguirre Aguirre Paola Leiton Vega Javier Muñoz Carrazana Administración y Contabilidad La clasificación y predicción de quiebra de empresas es un tema ampliamente tratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudios de este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, el objetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasifica y predice, con mayor grado de confiabilidad, la quiebra de empresas en Chile. Con tal fin, se comparan tres modelos comúnmente utilizados: Análisis Discriminante Múltiple (ADM), Regresión Logística (LOGIT) y Redes Neuronales (RN), los que utilizan diferentes índices financieros, variables macroeconómicas y otras variables de control. Los modelos fueron aplicados a una muestra de 98 empresas, seleccionadas accidentalmente, sin restricción de giro comercial, 49 quebradas y 49 no quebradas. El resultado de la investigación muestra que si bien el modelo de Redes Neuronales resultó superior, tanto al modelo ADM como al LOGIT, en lo que respecta a clasificación y predicción, se requiere de otras herramientas para determinar el conjunto óptimo de variables a utilizar. 2002 2022-03-17T18:05:24Z 2022-03-17T18:05:24Z artículo científico http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63170102 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/50576 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=631 Forum Empresarial application/pdf Centro de Investigaciones Comerciales e Iniciativas Académicas Forum Empresarial (Puerto Rico) Num.1 Vol.7 |
| spellingShingle | Administración y Contabilidad Gianni A. Romani Chocce Patricio Aroca González Nelson Aguirre Aguirre Paola Leiton Vega Javier Muñoz Carrazana Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: una aplicación a empresas chilenas |
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