-
Recursos bibliográficos en papel y digitales -
- libros, artículos de revistas,
ponencias de eventos, etc. -
» Resultado: 4 registros
| Registro 1 de 4 | |
| Autor: | Díaz Martínez, Zuleyka - Fernández Menéndez, José - Segovia Vargas, María Jesús - |
| Título: | See5 algorithm versus discriminant analysis : an application to the prediction of insolvency in Spanish non-life insurance companies |
| Fuente: | Documentos de Trabajo UCM-FCEE, n.12. Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales |
| Páginas: | 21 p. |
| Año: | 2004 |
| Palabras clave: | SEGUROS | ANALISIS DE DISCRIMINACION | SEE5 | INSOLVENCIA | |
| Solicitar por: | HEMEROTECA D + datos de Fuente |
| Registro 2 de 4 | |
| Autor: | Díaz Martínez, Zuleyka - Fernández Menéndez, José - Segovia Vargas, María Jesús - |
| Título: | Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión aplicados a la predicción de insolvencias en empresas aseguradoras |
| Fuente: | Documentos de Trabajo UCM-FCEE, n.9. Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales |
| Páginas: | 13 p. |
| Año: | 2004 |
| Resumen: | Tradicionalmente, para abordar el problema de la detección precoz de la insolvencia empresarial, se han venido utilizando métodos estadísticos que emplean ratios financieros como variables explicativas. Sin embargo, aunque la eficacia de dichos métodos ha sido sobradamente probada, presentan algunos problemas que dificultan su aplicación en el ámbito empresarial, ya que, generalmente, se trata de modelos basados en una serie de hipótesis sobre las variables explicativas que en muchos casos no se cumplen y, además, dada su complejidad, puede resultar difícil extraer conclusiones de sus resultados para un usuario poco familiarizado con la técnica.El presente trabajo describe una investigación de carácter empírico consistente en la aplicación al sector asegurador del algoritmo de inducción de reglas y árboles de decisión See5, a partir de un conjunto de ratios financieros de una muestra de empresas españolas de seguros no-vida, con el objeto de comprobar su utilidad para la predicción de insolvencias en este sector. También se comparan los resultados alcanzados con los que se obtienen aplicando la metodología Rough Set. Estas técnicas, procedentes del campo de la Inteligencia Artificial, no presentan los problemas mencionados anteriormente. |
| Palabras clave: | SEGUROS | INSOLVENCIA | SEE5 | ROUGH SETS | |
| Solicitar por: | HEMEROTECA D + datos de Fuente |
| Registro 3 de 4 | |
| Autor: | Segovia Vargas, María Jesús - Gil Fana, José Antonio - Heras Martínez, Antonio - Vilar Zanón, José Luis - Sanchis Arellano, D.A. - |
| Título: | Using Rough Sets to predict insolvency of Spanish non-life insurance companies |
| Fuente: | Documentos de Trabajo UCM-FCEE, n.2. Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales |
| Páginas: | 21 p. |
| Año: | 2003 |
| Resumen: | Insolvency of insurance companies has been a concern of several parties stemmed from the perceived need to protect the general public and to try to minimize the costs associated to this problem such as the effects on state insurance guaranty funds or the responsibilities for management and auditors. Most methods applied in the past to predict business failure in insurance companies are techniques of statistical nature and use financial ratios as explicative variables. These variables do not normally satisfy statistical assumptions so we propose an approach to predict insolvency of insurance companies based on Rough Set Theory. Some of the advantages of this approach are: first, it is a useful tool to analyse information systems representing knowledge gained by experience; second, elimination of the redundant variables is got, so we can focus on minimal subsets of variables to evaluate insolvency and the cost of the decision making process and time employed by the decision maker are reduced; third, a model consisted of a set of easily understandable decision rules is produced and it is not necessary the interpretation of an expert and, fourth, these rules based on the experience are well supported by a set of real examples so this allows the argumentation of the decisions we make. This study completes previous researches for bankruptcy prediction based on Rough Set Theory developing a prediction model for Spanish non-life insurance companies and using general financial ratios as well as those that are specifically proposed for evaluating insolvency of insurance sector.The results are very encouraging in comparison with discriminant analysis and show that Rough Set Theory can be a useful tool for parties interested in evaluating insolvency of an insurance firm. |
| Palabras clave: | COMPANIAS DE SEGUROS | SEGUROS | PREDICCIONES ECONOMICAS | QUIEBRA | INSOLVENCIA | ROUGH SETS | |
| Solicitar por: | HEMEROTECA D + datos de Fuente |
| Registro 4 de 4 | |
| Autor: | Segovia Vargas, María Jesús - Gil Fana, José Antonio - Heras Martínez, Antonio - Vilar Zanón, José Luis - Sanchís Arellano, D.A. - |
| Título: | Predicción de insolvencias con el método Rough Set |
| Fuente: | Documentos de Trabajo UCM-FCEE, n.3. Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales |
| Páginas: | 14 p. |
| Año: | mar. 2003 |
| Resumen: | La detección precoz de la insolvencia de una empresa interesa tanto para proteger al público en general como para minimizar los costes económicos y sociales asociados a este problema. Se han aplicado numerosos métodos estadísticos para afrontar este problema utilizando como variables explicativas los ratios financieros. Estas variables no suelen cumplir las hipótesis estadísticas que requieren estos métodos. En consecuencia, hemos aplicado la metodología Rough Set para la predicción de la insolvencia sobre una muestra de empresas españolas. Esta metodología presenta, entre otras, estas ventajas: 1) es útil para analizar sistemas de información que representan el conocimiento adquirido por la experiencia, 2) elimina las variables redundantes reduciendo el coste, en tiempo y dinero, del proceso de decisión, 3) se obtienen unas reglas de decisión fácilmente comprensibles que no necesitan interpretación de ningún experto y, 4) las reglas están bien justificadas por extraerse de ejemplos reales lo que justificaría las decisiones que en base a ellas se tomen. Los resultados muestran cómo esta metodología se adapta muy bien a los problemas de clasificación con atributos múltiples aplicándola a la detección de la insolvencia como problema de clasificación entre empresas sanas y fracasadas, y utilizando como atributos los ratios financieros. |
| Palabras clave: | PREDICCIONES ECONOMICAS | QUIEBRA | INSOLVENCIA | METODO ROUGH SET | FRACASO EMPERSARIAL | BANCARROTA | |
| Solicitar por: | HEMEROTECA D + datos de Fuente |
*** No hay más registros para visualizar ***
>> Nueva búsqueda <<