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

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.