Modelo predictivo de quiebra para bancos estadounidenses
El presente trabajo de grado desarrolla un modelo probabilístico que predice con confiabilidad si un banco estadounidense puede presentar dificultades financieras que lo lleven a la quiebra a través de realizar el analisis de los modelos de predicción de quiebra que se han desarrollado en la literat...
- Autores:
-
Restrepo, Andrés Felipe
Amaya Orozco, Santiago
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Colegio de Estudios Superiores de Administración
- Repositorio:
- Repositorio CESA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.cesa.edu.co:10726/1077
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10726/1077
- Palabra clave:
- 332.10973 Crisis financiera
Riesgo (Finanzas)
Riesgo (Economía)
Predicciones
Pronóstico de la economía
Administración financiera
Probabilidades
Estadística matemática
Análisis financiero
Instituciones financieras
Crisis económica
Bancos
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- License
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El presente trabajo de grado desarrolla un modelo probabilístico que predice con confiabilidad si un banco estadounidense puede presentar dificultades financieras que lo lleven a la quiebra a través de realizar el analisis de los modelos de predicción de quiebra que se han desarrollado en la literatura financiera. Se complementa esta investigación con el análisis comparativo de los de los indicadores financieros aplicables a cada modelo de predicción y se identifican los indicadores financieros son más significativos en la probabilidad de quiebra de un banco estadounidense. |
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Se complementa esta investigación con el análisis comparativo de los de los indicadores financieros aplicables a cada modelo de predicción y se identifican los indicadores financieros son más significativos en la probabilidad de quiebra de un banco estadounidense.Estado del arte. Modelos Discriminante y logístico. Redes Neuronales. Marco teorico. Modelos Discriminantes. Modelos de Probabilidad. Modelo de Probabilidad Lineal. Modelo Logit. Modelo Probit. Modelos de Regresión. Redes Neuronales. Ventajas y Desventajas. Metodologia. Muestra. Indicadores. Modelo de Regresión Logística – Logit. Tablas de Clasificación. Pruebas y Estadísticos. Análisis Financiero Variables Significativas. Árbol Binomial del Modelo. Aplicación Modelo sobre Muestra Total. Evaluaciones Adicionales. Matrices de Transición. Indicador: Costo de Financiación de los Activos Productivos.Magíster en Finanzas CorporativasMaestría90 páginasapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2332.10973 Crisis financieraRiesgo (Finanzas)Riesgo (Economía)PrediccionesPronóstico de la economíaAdministración financieraProbabilidadesEstadística matemáticaAnálisis financieroInstituciones financierasCrisis económicaBancosModelo predictivo de quiebra para bancos estadounidensesinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis/Trabajo de grado - Monografía – Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMaestría en Finanzas CorporativasColegio de Estudios Superiores de Administración - CESALICENSElicense.txttext/plain1748https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51open accessORIGINALMFC2016-388.pdfMFC2016-388.pdfapplication/pdf562615https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/6/MFC2016-388.pdf63783cd54b2234dab4185811127cf5a2MD56open accessMFC2016-24-AU.pdfMFC2016-24-AU.pdfapplication/pdf1311819https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/7/MFC2016-24-AU.pdfa1e07f23900f4297f7bddb710fc12722MD57metadata only accessTHUMBNAILMFC_388.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2492https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/3/MFC_388.pdf.jpgf402cf46c1014d3919bdc15b5c61c265MD53open accessDAMFC_2016_24.pdf.jpgDAMFC_2016_24.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11005https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/5/DAMFC_2016_24.pdf.jpgfcbf4a881110b8a25ee4a919ab84c665MD55open accessMFC2016-388.pdf.jpgMFC2016-388.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4858https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/8/MFC2016-388.pdf.jpg8c33b2afa059b9dbc94c4ca442cda976MD58open accessMFC2016-24-AU.pdf.jpgMFC2016-24-AU.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11005https://repository.cesa.edu.co/bitstream/10726/1077/9/MFC2016-24-AU.pdf.jpgfcbf4a881110b8a25ee4a919ab84c665MD59open access10726/1077oai:repository.cesa.edu.co:10726/10772023-10-06 10:48:12.473open accessBiblioteca Digital - CESAbiblioteca@cesa.edu.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 |