000			02133nam a22003497i 4500
001			AZUAY-86983
003			AZUAY
005			20251111043024.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T16403
100	1		_aLudeña Dávila, Maryann Katherine, _eautor
245	1	0	_aRedes Neuronales Artificiales para Predecir el Riesgo de Insolvencia
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Posgrados, _c2021
300			_a24 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aMagíster en Administración de Empresas, mención Finanzas
520	3		_bEn 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.
650	1	4	_aDIFICULTAD FINANCIERA
650	1	4	_aFALLA EMPRESARIAL
650	1	4	_aMEDIDAS FINANCIERAS
650	1	4	_aMODELOS DE PREDICCIÓN
650	1	4	_aRED NEURONAL
650	1	4	_aRIESGO DE INSOLVENCIA
700	1		_aTonon Ordóñez, Luis Bernardo, _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/10861 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c39637 _d39637