Propuesta de técnicas de minería de datos para la selección de atributos en la predicción del fracaso empresarial

  • Hugo Arnaldo Martínez Noriega Universidad Martha Abreu de Las Villas, Villa Clara, Cuba
  • Bolivar Ernesto Medrano Broche Consultor independiente profesional en libre ejercicio
Palabras clave: minería de datos, algoritmo de selección, fracazo empresarial, razones financieras

Resumen

El análisis de la información financiera mediante el empleo de razones tiene una limitada capacidad para cuantificar de forma eficiente el éxito o fracaso financiero de una empresa, debido a la gran cantidad de indicadores que se pueden utilizar. Surge la necesidad de encontrar indicadores que permitan poner de manifiesto, lo antes posible, procesos de insolvencia o fracaso empresarial y así poder evaluar los posibles escenarios para la posterior toma de decisiones. En la predicción del fracaso empresarial resulta útil contar con técnicas que permitan seleccionar los atributos, en este caso indicadores financieros con alto poder predictivo. Las técnicas de minería de datos resultan una propuesta acertada en la selección de estos atributos con alta capacidad predictiva en procesos de fracaso empresarial. En este trabajo se presentan las principales limitantes del análisis financiero basado en razones financieras. Se fundamenta la propuesta de técnicas de minería de datos que pueden ser empleadas en el análisis financiero para la predicción del fracaso empresarial. Además se discuten las principales ventajas de las técnicas de minería de datos en el proceso de toma de decisiones respecto a la evaluación del fracaso empresarial

Publicado
2019-06-30
Cómo citar
Martínez Noriega, H., & Medrano Broche, B. (2019). Propuesta de técnicas de minería de datos para la selección de atributos en la predicción del fracaso empresarial. Suplemento CICA Multidisciplinario ISSN:2631-2832, 3(7), 52-61. Recuperado a partir de https://suplementocica.uleam.edu.ec/index.php/SuplementoCICA/article/view/82