Aplicación del modelo Z-Score de Altman en la predicción de quiebras de catorce empresas colombianas a través de redes neuronales

Este estudio se centró en la aplicación del modelo Z-Score de Altman a 14 empresas colombianas de los sectores manufacturero y no manufacturero, abarcando actividades como la construcción, alimentos, restantes y laboratorios farmacéuticos. El objetivo principal fue evaluar la salud financiera de estas empresas y predecir su viabilidad futura mediante la implementación de redes neuronales LSTM. El modelo desarrollado además de calcular el Z-Score de Altman, un indicador usado para evaluar el riesgo de quiebra de en una empresa, también emplea redes neuronales LTSM para pronosticar el Z-Score de los próximos años. Las redes neuronales LSTM para pronosticar el Z-Score de los próximos años. Las redes neuronales LSTM fueron entrenadas con variables macroeconómicas como el PIB, la inflación, la tasa de intervención del Banco de la República Colombiana y el rendimiento del bono del tesoro americano a 10 años. Los resultados obtenidos permitieron identificar tendencias en la salud financiera a futuro, brindando una herramienta valiosa para la toma de decisiones.

Grantor dc:publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Authors dc:creator

• Cuervo Castillo, Jhon Jairo
• González Rodríguez, Katerin Julieth

Advisor dc:contributor.advisor

• Galvis Polo, Julián Andrés

• Redes neuronales
• Riesgo de quiebra
• Z-score de altman
• Coeficiente de determinación
• Error cuadrático medio

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10554/68514

OAI record oai:identifier

https://repository.javeriana.edu.co/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepository.javeriana.edu.co%3A10554%2F68514