Tendencias en la detección de quiebras corporativas: un análisis entre modelos
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Autónoma Metropolitana
2018
|
| Subjects: | |
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| _version_ | 1876434119384104960 |
|---|---|
| author | Elsy Lizbeth Gómez Ramos |
| author_facet | Elsy Lizbeth Gómez Ramos |
| contents | Tendencias en la detección de quiebras corporativas: un análisis entre modelos Elsy Lizbeth Gómez Ramos Héctor Adrián Guerrero Martínez Economía y Finanzas Black Scholes Quiebras corporativas Redes neuronales artificiales Análisis discriminante múltiple El objetivo de la investigación es analizar 30 estudios relacionados con la detección de quiebras corporativas a través de un mapa de visualización bajo el criterio: tipo de modelo. Los resultados indican que los modelos más empleados son las técnicas estadísticas, seguidas de las redes neuronales, mientras que las fórmulas teóricas refieren poca frecuencia. Además, se muestra que la aplicación de modelos híbridos es la tendencia más reciente, la cual señala la posibilidad de influir bajo una dinámica evolutiva. Adicionalmente, el desempeño entre los modelos indica que frecuentemente las redes neuronales superan a las técnicas estadísticas; no obstante, los modelos híbridos rebasan a su contraparte sin excepción. La limitante de la investigación es que los estudios analizados incluyen diferentes tamaños de empresas y de economías, por lo que los resultados son generalizados. Finalmente, en las conclusiones se señala que las redes híbridas no pueden superar algunos argumentos “en contra” (falta de interpretación de los parámetros), lo que explica ‒al menos en parte‒ la alta frecuencia de empleo de las técnicas estadísticas. 2018 artículo científico 2448-5403 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=695676764002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=6956 Denarius application/pdf Universidad Autónoma Metropolitana Denarius (México) Num.35 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_695676764002 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Universidad Autónoma Metropolitana |
| spellingShingle | Tendencias en la detección de quiebras corporativas: un análisis entre modelos Elsy Lizbeth Gómez Ramos Economía y Finanzas Black Scholes Quiebras corporativas Redes neuronales artificiales Análisis discriminante múltiple Tendencias en la detección de quiebras corporativas: un análisis entre modelos Elsy Lizbeth Gómez Ramos Héctor Adrián Guerrero Martínez Economía y Finanzas Black Scholes Quiebras corporativas Redes neuronales artificiales Análisis discriminante múltiple El objetivo de la investigación es analizar 30 estudios relacionados con la detección de quiebras corporativas a través de un mapa de visualización bajo el criterio: tipo de modelo. Los resultados indican que los modelos más empleados son las técnicas estadísticas, seguidas de las redes neuronales, mientras que las fórmulas teóricas refieren poca frecuencia. Además, se muestra que la aplicación de modelos híbridos es la tendencia más reciente, la cual señala la posibilidad de influir bajo una dinámica evolutiva. Adicionalmente, el desempeño entre los modelos indica que frecuentemente las redes neuronales superan a las técnicas estadísticas; no obstante, los modelos híbridos rebasan a su contraparte sin excepción. La limitante de la investigación es que los estudios analizados incluyen diferentes tamaños de empresas y de economías, por lo que los resultados son generalizados. Finalmente, en las conclusiones se señala que las redes híbridas no pueden superar algunos argumentos “en contra” (falta de interpretación de los parámetros), lo que explica ‒al menos en parte‒ la alta frecuencia de empleo de las técnicas estadísticas. 2018 artículo científico 2448-5403 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=695676764002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=6956 Denarius application/pdf Universidad Autónoma Metropolitana Denarius (México) Num.35 |
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| topic | Economía y Finanzas Black Scholes Quiebras corporativas Redes neuronales artificiales Análisis discriminante múltiple |
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