Falibilidad del método rough set en la conformación de modelos índice de riesgo dinámico en la predicción del fracaso empresarial
Descripción del Articulo
Bankruptcy is one of the most important entrepreneurial problems studied by the Financial Theory. Despite this great effort, there is not a significant progress in order to predict the economic failure. In this way, the evidence suggests that this problem, related to the experimental design, is stil...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2010 |
Institución: | Universidad ESAN |
Repositorio: | Revistas - Universidad ESAN |
Lenguaje: | inglés |
OAI Identifier: | oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/277 |
Enlace del recurso: | https://revistas.esan.edu.pe/index.php/jefas/article/view/277 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Bankruptcy Rough Set Theory Predictive Models GRACH Earning Power Theory |
Sumario: | Bankruptcy is one of the most important entrepreneurial problems studied by the Financial Theory. Despite this great effort, there is not a significant progress in order to predict the economic failure. In this way, the evidence suggests that this problem, related to the experimental design, is still present because of two main reasons: ignorance about bankruptcy process and the use of the accounting information as the unique input to construct the predictive models. In order to solve those problems, the RPV Model included both qualitative and accounting information with excellent results. So, the Earning Power Theory –upon which the RPV is based– could cause problems of specification and structure in the model. Empirical results not only verify those suspicions, but they made a stronger model possible by introducing to the equation ERC values adjusted to the risk. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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