Modelo de alertade quiebra probable a dos años para empresas colombianas utilizando algoritmos de machine learning

Probable Bankruptcy Alert Model at two Years for Colombian Companies Using Machine Learning Algorithms

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Julián Andrés Villamizar Peñaranda

Resumen

En este estudio se desarrolla un modelo predictivo de quiebra empresarial para empresas colombianas, basado en algoritmos de machine learning. A diferencia de modelos tradicionales enfocados en la predicción de quiebra a corto plazo, este trabajo propone un modelo que proyecta la quiebra a dos años. El modelo fue construido usando datos financieros suministrados por la Superintendencia de Sociedades, los cuales fueron depurados para adaptarse a la realidad del entorno empresarial colombiano, excluyendo variables como el EBITDA y la capitalización bursátil por falta de información. Se usaron como base teórica los modelos de Altman y las mejoras más recientes al Z-Score, incorporando indicadores adicionales como el Total Activo/Total Pasivo y el Pasivo a Corto Plazo/Total Pasivo. El algoritmo de Random Forest mostró un área bajo la curva (AUC) del 92,89% para predicciones a dos años, lo que confirma su utilidad como una herramienta de alerta temprana para la gerencia financiera.

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