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dc.contributor.advisorFernández-Gámez, Manuel Ángel 
dc.contributor.advisorCampos-Soria, Juan Antonio 
dc.contributor.authorAlaminos Aguilera, David
dc.contributor.otherFinanzas y Contabilidaden_US
dc.date.accessioned2019-12-20T12:27:24Z
dc.date.available2019-12-20T12:27:24Z
dc.date.created2019-02-05
dc.date.issued2019-12-20
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/19108
dc.descriptionEl capítulo 3 está dedicado al proceso de obtención de las muestras, a las variables utilizadas y a los criterios tenidos en cuenta para la selección de las mismas. Por su parte, en el capítulo 4 se presentan los resultados del análisis empírico, dejando constancia de los modelos de predicción de la quiebra desarrollados y de la robustez de los mismos. Finalmente, el trabajo concluye con una discusión sobre los resultados alcanzados, con la exposición de las principales conclusiones obtenidas y con el detalle de la bibliografía consultada. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 29 de enero 2019.en_US
dc.description.abstractEl presente trabajo trata de responder a la cuestión de investigación de si es posible mejorar la precisión de los modelos globales de predicción de quiebra existentes en la literatura previa. Para responder a esta cuestión se ha tenido en cuenta los excelentes resultados de clasificación que proporcionan los métodos computacionales tales como las redes neuronales artificiales, y se han construidos tanto modelos regionales para Asia, Europa y Norte América, como modelos globales. En concreto, se ha utilizado el denominado Perceptrón Multicapa y los resultados obtenidos han permitido constatar una mayor precisión de los métodos computacionales frente a las técnicas estadísticas tradicionales. La estructura del presente trabajo de investigación es la siguiente. En el capítulo 1 se lleva a cabo un análisis de la literatura previa sobre predicción de quiebra. De este análisis se han obtenido conclusiones sobre los métodos aplicados y su perfeccionamiento, sobre las variables empleadas, y sobre la evolución de los resultados obtenidos por los distintos modelos. Además, y atendiendo al enfoque de estudio adoptado, se ha analizado la literatura diferenciando entre modelos globales y modelos regionales. Este primer capítulo concluye aportando una clasificación de los estudios previos en la que se pone de manifiesto los principales argumentos utilizados y la brecha existente acerca de la superioridad de los modelos globales frente a los modelos regionales. El capítulo 2 aborda los fundamentos del método de naturaleza computacional utilizado en el presente trabajo. Además, se presentan la técnica de validación cruzada y los principales criterios de selección de modelos, que han sido adicionalmente utilizados para el contraste de los resultados.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUMA Editorialen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectFinanzasen_US
dc.subject.otherRedes neuronalesen_US
dc.subject.otherTécnicas de predicción estadísticaen_US
dc.subject.otherFinanzas internacionalesen_US
dc.subject.otherGestión financieraen_US
dc.titleUn modelo global de predicción de quiebra con redes neuronalesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.centroFacultad de Ciencias Económicas y Empresarialesen_US
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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