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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad de Puerto Rico
2002
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63170102 |
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Table of Contents:
- 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 ampliamentetratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudiosde este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, elobjetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasificay predice, con mayor grado de confiabilidad, la quiebra de empresas enChile. Con tal fin, se comparan tres modelos comúnmente utilizados: AnálisisDiscriminante Múltiple (ADM), Regresión Logística (LOGIT) y RedesNeuronales (RN), los que utilizan diferentes índices financieros, variablesmacroeconómicas y otras variables de control.Los modelos fueron aplicados a una muestra de 98 empresas, seleccionadasaccidentalmente, sin restricción de giro comercial, 49 quebradas y 49 noquebradas. El resultado de la investigación muestra que si bien el modelo deRedes Neuronales resultó superior, tanto al modelo ADM como al LOGIT, enlo que respecta a clasificación y predicción, se requiere de otras herramientaspara determinar el conjunto óptimo de variables a utilizar. 2002 artículo científico 1541-8561 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63170102 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=631 Forum Empresarial application/pdf Universidad de Puerto Rico Forum Empresarial (Puerto Rico) Num.1 Vol.7