Análisis de datos con redes neuronales aplicadas al diagnóstico de la solvencia empresarial: (Sector Societario Ecuatoriano)

• Autores: Victor Manuel Escobar Zuñiga
• Localización: Cuestiones Económicas, ISSN-e 2697-3367, Vol. 18, Nº. 3, 2002 (Ejemplar dedicado a: Revista Cuestiones Económicas; Autores: Francisco Hidalgo y Marco P. Naranjo), págs. 130-130
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Data analysis with neural networks applied to the diagnosis of business solvency: (Ecuadorian Corporate Sector)
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• Resumen
  • español

    El propósito de este trabajo es presentar a las redes neuronales como una herramienta alternativa para el análisis de la situación del sector societario ecuatoriano, con un énfasis especial en el diagnóstico de la solvencia empresarial. Este fenómeno es analizado cuantitativa y cualitativamente. En el análisis cuantitativo, se comparan tres tipos de redes neuronales de tipo predictivo: el perceptrón multicapa, la red de función de base radial y la red bayesiana; y dos métodos estadísticos. el análisis discriminante y el análisis logit. Para el análisis cualitativo, se utiliza un tipo de red neuronal que puede ser usada para clasificar patrones, los mapas autoorganizados de Kohonen o red Kohonen; contrastándolo con una técnica estadística conocida como escalamiento multidimensional.

     

  • English

    The purpose of this work is to present neural networks as an alternative tool for the diagnosis of the solveney situation of Ecuadorian firms. The phenomenon of the firms' solvency is analyzed quantitatively and qualitatively, classifying to the companies in solvents or insolvents. In the quantitative analysis, three types of predictive neural network models are compared: multilayer perceptron, radial base function network and Bayesian network; and two statistical methods,  discriminant analysis and logit analysis. For the qualitative analysis, the self-organizing maps of Kohonen or Kohonen neural network is employed to classtty patterns; this procedure is evaluated in comparison with a well-known statistical technique known as multidimensional scaling.