Survival analysis for bankruptcy prediction : the case of the retail industry in Colombia
El propósito de este proyecto es estimar un modelo de análisis de supervivencia que permita analizar el comportamiento de las empresas del sector retail en Colombia. Con esto se quiere predecir la probabilidad de riesgo de quiebra en función del tiempo a partir de razones financieras, por medio de m...
- Autores:
-
Castro Rojas, Yamile
Huertas Kaleda, César Augusto
Obando Granadillo, Carlos Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34465
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/34465
- Palabra clave:
- Quiebra - Predicciones - Investigaciones - Metodología
Administración de riesgos - Investigaciones
Redes neurales (Computadores) - Investigaciones
Ciclos económicos - Investigaciones - Modelos estadísticos
Ingeniería
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- openAccess
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Franco De Los Ríos, Camilo Andrés |
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El propósito de este proyecto es estimar un modelo de análisis de supervivencia que permita analizar el comportamiento de las empresas del sector retail en Colombia. Con esto se quiere predecir la probabilidad de riesgo de quiebra en función del tiempo a partir de razones financieras, por medio de metodologías interpretables como son los modelos aditivos generalizados GAM y la regresión de Cox. Adicionalmente, se aplica selección de variables y evaluación de desempeño mediante validación cruzada. La importancia del estudio se centra en el proceso de minería de datos realizado para obtener el estado real de cada compañía incluida en el análisis y la fecha exacta en la que se materializó ese evento, ya que dicha información no se encuentra explícita y es limitante para la ejecución de esta clase de estudios. Para obtener masivamente los datos se implementó un proceso de web scraping, con el cual se accedió de forma automática a la información. La muestra final es de 3.911 sociedades de las cuales 372 (9,51%) presentaron bancarrota en la ventana de tiempo de 10 años. Se evaluaron 262.144 modelos por cada una de las metodologías. Como resultado, el desempeño de ambos modelos no presenta diferencias significativas; sin embargo, GAM captura mejor el efecto de las variables sobre el riesgo de bancarrota como se puede observar en el caso de la variable Net income to total assets. |
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