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标题：Prediction of financial crises by means of rough sets and decision trees
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作者：Zuleyka Díaz-Martínez ; Alicia Sánchez-Arellano ; Maria Jesús Segovia-Vargas 等
期刊名称：Revista Innovar Journal Revista de Ciencias Administrativas y Sociales
印刷版ISSN：2248-6968
出版年度：2012
卷号：21
期号：39
语种：English
出版社：Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
摘要：Este trabajo intenta profundizar en los factores queinfluyen en la aparición de crisis financieras. Utilizando unaamplia muestra de datos de países entre 1981 y 1999, se aplicandos metodologías del campo de la Inteligencia Artificial (lateoría Rough Set y el algoritmo C4.5) para analizar el papel deun conjunto de variables macroeconómicas y financieras (tantode tipo cualitativo como de tipo cuantitativo) en la explicaciónde las crisis bancarias. Estos métodos no requieren que las variableso los datos utilizados satisfagan ningún tipo de hipótesis,al contrario que las técnicas estadísticas empleadas tradicionalmente,que presentan el inconveniente de que parten de hipótesisacerca de las propiedades distribucionales de las variablesexplicativas que no se suelen cumplir, lo que dificulta el análisis.Se han obtenido muy buenos resultados en términos de aciertoen la clasificación (80% de clasificaciones correctas sobre unamuestra independiente), lo que demuestra la precisión de ambosmétodos.
关键词：Administración;crisis financieras; inteligencia artificial; rough sets; árboles de decisión; C4.5.;JEL: G01; E52; C14