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Un modelo global de predicción de quiebra con redes neuronales
dc.contributor.advisor | Fernández-Gámez, Manuel Ángel | |
dc.contributor.advisor | Campos-Soria, Juan Antonio | |
dc.contributor.author | Alaminos Aguilera, David | |
dc.contributor.other | Finanzas y Contabilidad | en_US |
dc.date.accessioned | 2019-12-20T12:27:24Z | |
dc.date.available | 2019-12-20T12:27:24Z | |
dc.date.created | 2019-02-05 | |
dc.date.issued | 2019-12-20 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/19108 | |
dc.description | El 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.abstract | El 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.iso | spa | en_US |
dc.publisher | UMA Editorial | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Finanzas | en_US |
dc.subject.other | Redes neuronales | en_US |
dc.subject.other | Técnicas de predicción estadística | en_US |
dc.subject.other | Finanzas internacionales | en_US |
dc.subject.other | Gestión financiera | en_US |
dc.title | Un modelo global de predicción de quiebra con redes neuronales | en_US |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | en_US |
dc.centro | Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | en_US |
dc.rights.cc | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |