Un modelo global de predicción de quiebra con redes neuronales
- Autores: David Alaminos Aguilera
- Directores de la Tesis: Manuel Angel Fernández Gámez (dir. tes.), Juan Antonio Campos Soria (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2019
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Prosper Lamothe Fernández (presid.), Julio Diéguez Soto (secret.), María Pilar Gómez Fernández-Aguado (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía y Empresa por la Universidad de Málaga
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
El presente trabajo trata de responder a la cuestión de investigación de si es posible mejorar la precisión de los modelos globales de predicción de quiebra existentes en la literatura previa. Para responder a esta cuestión se ha tenido en cuenta los excelentes resultados de clasificación que proporcionan los métodos computacionales tales como las redes neuronales artificiales, y se han construidos tanto modelos regionales para Asia, Europa y Norte América, como modelos globales. En concreto, se ha utilizado el denominado Perceptrón Multicapa y los resultados obtenidos han permitido constatar una mayor precisión de los métodos computacionales frente a las técnicas estadísticas tradicionales.
La estructura del presente trabajo de investigación es la siguiente. En el capítulo 1 se lleva a cabo un análisis de la literatura previa sobre predicción de quiebra. De este análisis se han obtenido conclusiones sobre los métodos aplicados y su perfeccionamiento, sobre las variables empleadas, y sobre la evolución de los resultados obtenidos por los distintos modelos. Además, y atendiendo al enfoque de estudio adoptado, se ha analizado la literatura diferenciando entre modelos globales y modelos regionales. Este primer capítulo concluye aportando una clasificación de los estudios previos en la que se pone de manifiesto los principales argumentos utilizados y la brecha existente acerca de la superioridad de los modelos globales frente a los modelos regionales. El capítulo 2 aborda los fundamentos del método de naturaleza computacional utilizado en el presente trabajo. Además, se presentan la técnica de validación cruzada y los principales criterios de selección de modelos, que han sido adicionalmente utilizados para el contraste de los resultados. El capítulo 3 está dedicado al proceso de obtención de las muestras, a las variables utilizadas y a los criterios tenidos en cuenta para la selección de las mismas. Por su parte, en el capítulo 4 se presentan los resultados del análisis empírico, dejando constancia de los modelos de predicción de la quiebra desarrollados y de la robustez de los mismos. Finalmente, el trabajo concluye con una discusión sobre los resultados alcanzados, con la exposición de las principales conclusiones obtenidas y con el detalle de la bibliografía consultada.
