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标题：Determinación del riesgo de fracaso financiero mediante la utilización de modelos paramétricos, de inteligencia artificial, y de información de auditoría
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作者：Manuel Rodríguez López ; Carlos Piñeiro Sánchez ; Pablo de Llano Monelos 等
期刊名称：Estudios de Economía
印刷版ISSN：0304-2758
电子版ISSN：0718-5286
出版年度：2014
卷号：41
期号：2
页码：187-217
语种：Spanish
出版社：Universidad de Chile
摘要：n este artículo aportamos evidencia empírica de predicción del fallo financie-ro en empresas no financieras. Hemos desarrollado diversos modelos para laevaluación del riesgo de fallo financiero en PYME. Contrastada la capacidadpredictiva de modelos paramétricos (análisis discriminante multivariante, LOGIT)comparando con la información aportada por la auditoria. Los modelos estánfundamentados en variables financieras relevantes y ratios, de lógica financieray en situaciones de estrés. Examinamos una muestra aleatoria de empresas,comprobando la capacidad predictiva en distintos momentos del tiempo, veri-ficando si los modelos muestran señales anticipadas de futuros eventos de fallofinanciero, simulando el impacto de los costes de los errores de estimación enfunción del modelo previsional. Los resultados sugieren que nuestros modelosson efectivos en el corto y medio plazo, ofreciendo mayor capacidad predictivaque las auditorías externas.
其他摘要：This paper offers an exhaustive analysis of the effectiveness of several models andmethodologies that are commonly used to forecast financial failure: Linear, MDA,Logit, and artificial neural network. Our main aim is to evaluate their relativestrengths and weaknesses, in terms of technical reliability and error cost; to doso, models are estimated and validated, and then used to perform an artificialsimulation to evaluate which of them causes the lower cost of errors. Reliabilityis examined in four forecast horizons, to collect evidences about temporal (in)stability. We also check the relative advantages of financial ratios-based models,versus audit-based forecast models. Our results suggest that all models attaina high performance rate; however, artificial neural networks’ forecasts seem tobe more stable, both in temporal and cross-sectional perspectives.
关键词：Fallo financiero; dificultades financieras; previsión de la insol-vencia; informe de auditoría.
其他关键词：Financial failure; financial difficulties; forecast insolvency; auditreport.