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La metodología rough set frente al análisis discriminante en la predicción de insolvencias en empresas aseguradoras

  • Autores: María Jesús Segovia Vargas, José Antonio Gil Fana, José Luis Vilar Zanón, Antonio José Heras Martínez
  • Localización: Anales del Instituto de Actuarios Españoles, ISSN 0534-3232, Nº 9, 2003, págs. 153-180
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • La detección precoz de insolvencias en el sector asegurador es una cuestión de gran importancia y actualidad. Tradicionalmente, se han utilizado métodos estadísticos para abordar este problema que suelen emplear como variables explicativas ratios financieros. Estas variables no suelen cumplir las hipótesis estadísticas requeridas por dichas técnicas.

      Hemos aplicado la metodología Rough Set para la predicción de insolvencias sobre una muestra de empresas españolas de seguros novida a partir de ratios financieros. Esta metodología presenta estas ventajas: es útil para analizar sistemas de información que representan el conocimiento adquirido por la experiencia; elimina variables redundantes reduciendo el coste, en tiempo y dinero, del proceso de decisión, y, se obtienen reglas de decisión fácilmente comprensibles que se extraen de ejemplos reales lo que justificaría las decisiones que de acuerdo con ellas se tomen.

      Los resultados obtenidos son muy satisfactorios comparándolos con el análisis discriminante y muestran que esta teoría puede ser útil para evaluar la insolvencia de una entidad aseguradora.


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