Redes Neuronales Artificiales para Predecir el Riesgo de Insolvencia

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2021Description: 24 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T16403
Online resources: Dissertation note: Magíster en Administración de Empresas, mención Finanzas Abstract: En las organizaciones la predicción del riesgo de insolvencia llega a ser una arista muy importante en el área financiera dado que se requiere información anticipada para poder enfrentar a tiempo los problemas económicos que puedan presentarse. Tener una buena gestión del riesgo financiero prepara con antelación las decisiones y estrategias a tomarse para perdurar en el tiempo. El presente artículo presenta los conceptos claves del riesgo de insolvencia, así como su importancia y la teoría aplicada en los diferentes modelos que se han usado para la predicción del riesgo de insolvencia. El modelo que destacó es el uso de la red neuronal artificial, se analizó las diferentes aplicaciones con redes neuronales artificiales que se han desarrollado para el cálculo del riesgo de insolvencia de manera predictiva, observando las estructuras básicas de la red en cada aplicación, analizando las ventajas y desventajas que se pueden presentar al utilizar este modelo.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T16403 (Browse shelf(Opens below)) Available T16403

Magíster en Administración de Empresas, mención Finanzas

En las organizaciones la predicción del riesgo de insolvencia llega a ser una arista muy importante en el área financiera dado que se requiere información anticipada para poder enfrentar a tiempo los problemas económicos que puedan presentarse. Tener una buena gestión del riesgo financiero prepara con antelación las decisiones y estrategias a tomarse para perdurar en el tiempo. El presente artículo presenta los conceptos claves del riesgo de insolvencia, así como su importancia y la teoría aplicada en los diferentes modelos que se han usado para la predicción del riesgo de insolvencia. El modelo que destacó es el uso de la red neuronal artificial, se analizó las diferentes aplicaciones con redes neuronales artificiales que se han desarrollado para el cálculo del riesgo de insolvencia de manera predictiva, observando las estructuras básicas de la red en cada aplicación, analizando las ventajas y desventajas que se pueden presentar al utilizar este modelo.

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