Resumen de Predicción de fracaso empresarial por medio de programación genética: estrategias de parametrización

Ángel Beade, Manuel Rodríguez, José Santos

• español

  En este trabajo se propone una estrategia de parametrización en la obtención automática, mediante Programación Genética (PG), de modelos de predicción del fracaso empresarial. Se establecerán los mejores parámetros en cuanto a variables definitorias del estado de una empresa, al conjunto de funciones a usar en PG y al emparejamiento usado en la definición del conjunto de entrenamiento. Al contrario que considerar la curva estándar AUC en la comparación de modelos, nuestra estrategia se basa en el establecimiento de un área de interés, determinada por una zona que delimita la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos negativos. Presentamos la parametrización, en la obtención con PG de modelos de predicción del fracaso con diferentes horizontes temporales y a partir de un amplio conjunto de medianas empresas españolas.

• English

  In this work, a parameterization strategy is proposed in the automatic obtaining, by means of Genetic Programming (GP), of business failure prediction models. The best parameters will be established in terms of defining variables of the state of a company, the set of functions to be used in PG and the pairing used in the definition of the training set. Contrary to considering the standard curve AUC in the comparison of models, our strategy is based on the establishment of an area of interest, determined by a zone that delimits the rate of true positives and the rate of false negatives. We present the parameterization, in obtaining with PG of failure prediction models with different time horizons and from a large set of medium-sized Spanish companies.