Desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que permita la identificación de la situación financiera de las empresas en el Perú

• Autores: Fermín M. Montesinos Chávez
• Localización: Gaceta Científica: Revista de Gestión y Administración, ISSN-e 2617-4332, Vol. 3, Nº. 2, 2017, págs. 111-118
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Development of a model of artificial intelligence that allows the identification of the financial situation of the companies in Perú
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• Resumen
  • español

    El concepto de insolvencia se asocia a la incapacidad de una persona natural o jurídica para cumplir regularmente sus obligaciones. En la evaluación de la solvencia empresarial juega un papel primordial la información económico financiero a transmitida a través de los estados contables. Esta situación, ha incrementado el interés académico y empresarial en el tema del fracaso de las empresas. El objetivo de la presente investigación es determinar en qué medida un modelo de inteligencia artificial permitirá la identificación de la solvencia e insolvencia empresarial en el Perú, integrado las redes neuronales artificiales y la lógica difusa, utilizando como atributos los ratios financieros. El primero de estos modelos es entrenada mediante una estrategia de retropropagación (Backpropagation), y que consigue clasificar correctamente cerca de un 92%, el segundo se utiliza la lógica difusa que a, pesar de su simplicidad estructural, logra un promedio de acierto cercano al 80% de las muestra. Los modelos indican que los atributos tomados en cuenta contienen evidencias suficientes para identificar la solvencia e insolvencia empresarial.

  • English

    The concept of insolvency is associated with the inability of a natural or legal person to fulfill their obligations regularly. In the evaluation of the solvency business plays a vital role financial economic information to be transmitted through the financial statements. This situation has increased academic and business interest in the issue of corporate failure. The objective of the present investigation is to determine the extent to which an artificial intelligence model will allow the identification of solvency and business insolvency in Peru, integrated artificial neural networks and fuzzy logic, using financial ratios as attributes. The first of these models is trained by a backpropagation strategy, which successfully classifies about 92%, the second uses diffuse logic that, despite its structural simplicity, achieves an average of accuracy close to 80% of the samples. The models indicate that the attributes taken into account contain sufficient evidence to identify solvency and corporate insolvency.