Modelos 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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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Puerto Rico
2002-06-01
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| Series: | Fórum Empresarial |
| Online Access: | https://revistas.upr.edu/index.php/forumempresarial/article/view/3371 |
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| Summary: | 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. |
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| ISSN: | 1541-8561 2475-8752 |