RT Report
T1 Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión aplicados a la predicción de insolvencias en empresas aseguradoras
A1 Díaz Martínez, Zuleyka
A1 Fernández Menéndez, José
A1 Segovia Vargas, María Jesús
AB Tradicionalmente, para abordar el problema de la detección precoz de la insolvencia empresarial, se han venido utilizando métodos estadísticos que emplean ratios financieros como variables explicativas. Sin embargo, aunque la eficacia de dichos métodos ha sido sobradamente probada, presentan algunos problemas que dificultan su aplicación en el ámbito empresarial, ya que, generalmente, se trata de modelos basados en una serie de hipótesis sobre las variables explicativas que en muchos casos no se cumplen y, además, dada su complejidad, puede resultar difícil extraer conclusiones de sus resultados para un usuario poco familiarizado con la técnica. El presente trabajo describe una investigación de carácter empírico consistente en la aplicación al sector asegurador del algoritmo de inducción de reglas y árboles de decisión See5, a partir de un conjunto de ratios financieros de una muestra de empresas españolas de seguros no-vida, con el objeto de comprobar su utilidad para la predicción de insolvencias en este sector. También se comparan los resultados alcanzados con los que se obtienen aplicando la metodología Rough Set. Estas técnicas, procedentes del campo de la Inteligencia Artificial, no presentan los problemas mencionados anteriormente.
PB Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Decanato
SN 2255-5471
YR 2004
FD 2004
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/56561
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/56561
LA spa
DS Docta Complutense
RD 25 abr 2025