Template-type: ReDIF-Paper 1.0
Author-Name: Zuleyca Díaz Martínez 
Author-Email: zuleyka@ccee.ucm.es
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 Fernández Menéndez 
Author-Email: jfernan@ccee.ucm.es
Author-Workplace-Name: Departamento de Organización de Empresas. Universidad Complutense de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es//departamento-de-organizacion-de-empresas-y-marketing
Author-Name: Mª 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
Title: Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión aplicados a la predicción de insolvencias en empresas aseguradoras
Abstract: Tradicionalmente, para abordar el problema de la detección precoz de la insolvencia empresarial, se han venido utilizando 
	métodos estadísticos que emplean ratios financieros como variables explicativas. Sin embargo, aunque la eficacia de dichos 
	métodos ha sido sobradamente probada, presentan algunos problemas que dificultan su aplicación en el ámbito empresarial, ya 
	que, generalmente, se trata de modelos basados en una serie de hipótesis sobre las variables explicativas que en muchos casos 
	no se cumplen y, además, dada su complejidad, puede resultar difícil extraer conclusiones de sus resultados para un usuario 
	poco familiarizado con la técnica. El presente trabajo describe una investigación de carácter empírico consistente en la 
	aplicación al sector asegurador del algoritmo de inducción de reglas y árboles de decisión See5, a partir de un conjunto de 
	ratios financieros de una muestra de empresas españolas de seguros no-vida, con el objeto de comprobar su utilidad para la 
	predicción de insolvencias en este sector. También se comparan los resultados alcanzados con los que se obtienen aplicando la 
	metodología Rough Set. Estas técnicas, procedentes del campo de la Inteligencia Artificial, no presentan los problemas 
	mencionados anteriormente. 
Keywords: Insolvencia, Sector asegurador, See5, Rough Set.
Length: 13 pages


Creation-Date: 2004 
Number: 04-09
X-File-Ref: http://america.sim.ucm.es/repec/ucm/ref/doctra04-09.txt
File-URL: https://eprints.ucm.es/id/eprint/6833/1/0409.pdf
File-Format: Application/pdf
Handle: RePEc:ucm:doctra:04-09