Desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que permita la identificación de la situación financiera de las empresas en el Perú

• Autor: Montesinos Chávez, Fermín Rolando
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional Hermilio Valdizán
• Repositorio: UNHEVAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unheval.edu.pe:20.500.13080/1915
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13080/1915
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Solvencia; Redes neuronales; Lógica difusa

El concepto de insolvencia se asocia a la incapacidad de una persona natural o jurídica para cumplir regularmente sus obligaciones. En la evaluación de la solvencia empresarial juega un papel primordial la información económico financiero transmitido a través de los estados contables. Esta situación, ha incrementado el interés académico y empresarial en el tema del fracaso de las empresas. El objetivo de la presente investigación es determinar en qué medida un modelo de inteligencia artificial permitirá la identificación de la solvencia e insolvencia empresarial en el Perú, integrado las redes neuronales artificiales y la lógica difusa, utilizando como atributos los ratios financieros. El primero de estos modelos es entrenada mediante una estrategia de retropropagación (Backpropagation), y que consigue clasificar correctamente cerca de un 92%, el segundo se utiliza la lógica difusa que a, pesar de su simplicidad estructural, logra un promedio de acierto cercano al 80% de las muestra. Los modelos indican que los atributos tomados en cuenta contienen evidencias suficientes para identificar la solvencia e insolvencia empresarial.