Template-type: ReDIF-Paper 1.0
Author-Name: María Jesús Segovia Vargas
Author-Workplace-Name:
 Departamento de Economía Financiera y Contabilidad I (Economía Financiera y Actuarial). Universidad Complutense 
	de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es/economia-financiera-y-actuarial
Author-Name: José Antonio Fil Fana 
Author-Workplace-Name:
 Departamento de Economía Financiera y Contabilidad I (Economía Financiera y Actuarial). Universidad Complutense 
	de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es/economia-financiera-y-actuarial
Author-Name: Antonio José Heras Martínez
Author-Workplace-Name:
 Departamento de Economía Financiera y Contabilidad I (Economía Financiera y Actuarial). Universidad Complutense 
	de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es/economia-financiera-y-actuarial
Author-Name: José Luis Vilar Zanón
Author-Workplace-Name:
 Departamento de Economía Financiera y Contabilidad I (Economía Financiera y Actuarial). Universidad Complutense 
	de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es/economia-financiera-y-actuarial 
Title: Predicción de insolvencias con el método Rough Set 
Abstract: La detección precoz de la insolvencia de una empresa interesa tanto para proteger al público en general como para minimizar 
	los costes económicos y sociales asociados a este problema. 
	Se han aplicado numerosos métodos estadísticos para afrontar este problema utilizando como variables explicativas los ratios 
	financieros. Estas variables no suelen cumplir las hipótesis estadísticas que requieren estos métodos. En consecuencia, hemos 
	aplicado la metodología Rough Set para la predicción de la insolvencia sobre una muestra de empresas españolas. 
	Esta metodología presenta, entre otras, estas ventajas: 1) es útil para analizar sistemas de información que representan el 
	conocimiento adquirido por la experiencia, 2) elimina las variables redundantes reduciendo  el coste, en tiempo y dinero, del 
	proceso de decisión, 3) se obtienen unas reglas de decisión fácilmente comprensibles que no necesitan interpretación de ningún 
	experto y, 4) las reglas están bien justificadas por extraerse de ejemplos reales lo que justificaría las decisiones que en 
	base a ellas se tomen. 
	Los resultados muestran cómo esta metodología se adapta muy bien a los problemas de clasificación con atributos múltiples 
	aplicándola a la detección de la insolvencia como problema de clasificación entre empresas sanas y fracasadas, y utilizando 
	como atributos los ratios financieros.
Keywords: Fracaso empresarial, Bancarrota, Insolvencia, Rough set.
Length: 10 pages
Creation-Date: 2003 
Number: 03-03
X-File-Ref: http://america.sim.ucm.es/repec/ucm/ref/doctra03-03.txt
File-URL: https://eprints.ucm.es/id/eprint/6802/1/0303.pdf
File-Format: Application/pdf
Handle: RePEc:ucm:doctra:03-03