Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales
La presente investigación tuvo como objetivo principal predecir la insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, a través de Redes Neuronales Artificiales. Para alcanzar lo anterior, se consideró como referente un modelo perceptrón multicapa el cual fue desarrollado teniendo en cue...
- Autores:
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Quintana Reyes, Julián Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/43653
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La presente investigación tuvo como objetivo principal predecir la insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, a través de Redes Neuronales Artificiales. Para alcanzar lo anterior, se consideró como referente un modelo perceptrón multicapa el cual fue desarrollado teniendo en cuenta variables como los son indicadores financieros que hacen parte de la estructura operativa y financiera de la empresa , entre estos se destacan: activos líquidos, apalancamiento financiero, efectividad operativa, autonomía financiera, volumen del negocio. Los ratios financieros mencionados fueron utilizados como variables independientes, mientras que el estado de solvencia (solvente/no solvente) fue la variable independiente usada en el modelo propuesto. Una vez generado el modelo de RNA perceptrón multicapa, se encontró que en la PYME analizada las variables que mayor incidencia pueden tener en dado el caso de un posible estado de insolvencia financiera son: efectividad operativa(34,6%),apalancamiento financiero(22,4%),y autonomía financiera(20,4%).Para llegar a lo anterior, la RNA utilizó el 80% de la información proporcionada por la PYME para el proceso de entrenamiento, y un 20% para el proceso de prueba. |
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Para alcanzar lo anterior, se consideró como referente un modelo perceptrón multicapa el cual fue desarrollado teniendo en cuenta variables como los son indicadores financieros que hacen parte de la estructura operativa y financiera de la empresa , entre estos se destacan: activos líquidos, apalancamiento financiero, efectividad operativa, autonomía financiera, volumen del negocio. Los ratios financieros mencionados fueron utilizados como variables independientes, mientras que el estado de solvencia (solvente/no solvente) fue la variable independiente usada en el modelo propuesto. Una vez generado el modelo de RNA perceptrón multicapa, se encontró que en la PYME analizada las variables que mayor incidencia pueden tener en dado el caso de un posible estado de insolvencia financiera son: efectividad operativa(34,6%),apalancamiento financiero(22,4%),y autonomía financiera(20,4%).Para llegar a lo anterior, la RNA utilizó el 80% de la información proporcionada por la PYME para el proceso de entrenamiento, y un 20% para el proceso de prueba.The main objective of this research was to predict financial insolvency in a SME in the city of Bucaramanga, through Artificial Neural Networks. To achieve the above, a multilayer perceptron model was considered as a reference, which was developed taking into account variables such as financial indicators that are part of the company's operational and financial structure, among these are: liquid assets, financial leverage, operational effectiveness, financial autonomy, business volume. The mentioned financial ratios were used as independent variables, while the solvency status (solvent/non-solvent) was the independent variable used in the proposed model. Once the multilayer perceptron RNA model was generated, it was found that in the SME analyzed the variables that may have the greatest incidence in the case of a possible state of financial insolvency are: operational effectiveness (34.6%), financial leverage (22 .4%), and financial autonomy (20.4%). To achieve the above, the RNA used 80% of the information provided by the SME for the training process, and 20% for the testing process.Ingeniero Industrialhttp://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacionPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificialeslayerneuronneuronSMEnetworkMicroempresasInteligencia artificialRedes neurales (computadores)Fracasos comercialescapaneuronaperceptrónPYMEredTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA Bucaramanga[1] Pepepromedio. 9 Octubre 2019. 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