Predicción de fracaso en empresas latinoamericanas utilizando el método del vecino más cercano para predecir efectos aleatorios en modelos mixtos
Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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2021
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| author | Caro, Norma Patricia Arias, Verónica Ortiz, Pablo |
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| spelling | rdu-unc.187082023-08-30T13:17:06Z Predicción de fracaso en empresas latinoamericanas utilizando el método del vecino más cercano para predecir efectos aleatorios en modelos mixtos Caro, Norma Patricia Arias, Verónica Ortiz, Pablo Fracaso empresarial Ratios contables Modelos mixtos Vecino más cercano publishedVersion Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Arias, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. En la presente década, en economías emergentes como las latinoamericanas, se han comenzado a aplicar modelos logísticos mixtos para predecir el fracaso financiero de las empresas. No obstante, existen limitaciones subyacentes a la metodología, vinculadas a la factibilidad de predicción del estado de nuevas empresas que no han formado parte de la muestra de entrenamiento con la que se estimó el modelo. En la literatura se han propuesto diversos métodos de predicción para los efectos aleatorios que forman parte de los modelos mixtos, entre ellos, el del vecino m ́as cercano. Este método es aplicado en una segunda etapa, luego de la estimación de un modelo que explica la situación financiera (en crisis o sana) de las empresas mediante la consideración del comportamiento de sus ratios contables. En el presente trabajo, se consideraron empresas de Argentina, Chile y Perú, estimando los efectos aleatorios que resultaron significativos en la estimación del modelo mixto. De este modo, se concluye que la aplicación de este método permite identificar empresas con problemas financieros con una tasa de clasificación correcta superior a 80%, lo cual cobra relevancia en la modelación y predicciónde este tipo de riesgo. https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/issue/view/175/showToc publishedVersion Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Arias, Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Economía, Econometría 2021-06-15T21:36:20Z 2021-06-15T21:36:20Z 2017-12 article 1886-516X http://hdl.handle.net/11086/18708 spa Reconocimiento-CompartirIgual 4.0 Internacional. http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ Impreso; Electrónico y/o Digital |
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