Predicción de crisis empresariales en seguros no vida, mediante árboles de decisión y reglas de clasificación

dc.contributor.authorDíaz Martínez, Zuleyka
dc.date.accessioned2023-06-20T14:28:32Z
dc.date.available2023-06-20T14:28:32Z
dc.date.issued2007
dc.descriptionPremio UCM de Investigación 2006
dc.description.abstractEste trabajo pretende mostrar la efectividad de los paradigmas de los Árboles de Decisión y las Reglas de Clasificación en la detección de posibles insolvencias en el sector asegurador. Al objeto de obtener un conjunto de modelos sencillos de cara a su utilización como herramientas de pronóstico, se emplea el algoritmo de Machine Learning denominado C4.5, tomando como información de partida un conjunto de ratios de carácter financiero obtenidos a partir de los estados contables de una muestra de empresas españolas de seguros no vida. Asimismo se comparan los resultados alcanzados con los que se obtienen mediante la aplicación de Regresión Logística.
dc.description.departmentDepto. de Economía Financiera y Actuarial y Estadística
dc.description.facultyFac. de Ciencias Económicas y Empresariales
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/48680
dc.identifier.isbn9788474918823
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/54642
dc.language.isospa
dc.page.total146
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherEditorial Complutense
dc.relation.ispartofseriesLínea 3000
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.keywordAnálisis financiero
dc.subject.keywordInsolvencia empresarial
dc.subject.keywordEntidades aseguradoras
dc.subject.keywordInteligencia artificial
dc.subject.ucmEconometría (Economía)
dc.subject.unesco5302 Econometría
dc.titlePredicción de crisis empresariales en seguros no vida, mediante árboles de decisión y reglas de clasificación
dc.typebook
dspace.entity.typePublication

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