Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: una aplicación a empresas chilenas

Gianni A. Romani Chocce; Patricio Aroca González; Nelson Aguirre Aguirre; Paola Leiton Vega; Javier Muñoz Carrazana

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Facultad de Administración de Empresas (AACSB Accredited) - EGAE - Cosecha
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dc.creator	Gianni A. Romani Chocce
dc.creator	Patricio Aroca González
dc.creator	Nelson Aguirre Aguirre
dc.creator	Paola Leiton Vega
dc.creator	Javier Muñoz Carrazana
dc.date	2002
dc.date.accessioned	2022-03-17T18:05:24Z
dc.date.available	2022-03-17T18:05:24Z
dc.identifier	http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63170102
dc.identifier.uri	http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/50576
dc.description	La clasificación y predicción de quiebra de empresas es un tema ampliamente tratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudios de este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, el objetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasifica y predice, con mayor grado de confiabilidad, la quiebra de empresas en Chile. Con tal fin, se comparan tres modelos comúnmente utilizados: Análisis Discriminante Múltiple (ADM), Regresión Logística (LOGIT) y Redes Neuronales (RN), los que utilizan diferentes índices financieros, variables macroeconómicas y otras variables de control. Los modelos fueron aplicados a una muestra de 98 empresas, seleccionadas accidentalmente, sin restricción de giro comercial, 49 quebradas y 49 no quebradas. El resultado de la investigación muestra que si bien el modelo de Redes Neuronales resultó superior, tanto al modelo ADM como al LOGIT, en lo que respecta a clasificación y predicción, se requiere de otras herramientas para determinar el conjunto óptimo de variables a utilizar.
dc.format	application/pdf
dc.language	es
dc.publisher	Centro de Investigaciones Comerciales e Iniciativas Académicas
dc.relation	http://www.redalyc.org/revista.oa?id=631
dc.rights	Forum Empresarial
dc.source	Forum Empresarial (Puerto Rico) Num.1 Vol.7
dc.subject	Administración y Contabilidad
dc.title	Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: una aplicación a empresas chilenas
dc.type	artículo científico