Listas de decisión aplicadas a la predicción de la quiebra en el sector del seguro no vida

Autores/as

  • Zuleyka Díaz Martínez Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
  • José A. Gil Fana Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
  • Eva M. Pozo García Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Palabras clave:

Quiebra, sector del seguro, Inteligencia Artificial, listas de decisión

Resumen

Dentro de la variedad de problemas a los que el análisis financiero intenta hacer frente, el de la detección precoz de la insolvencia empresarial ha sido objeto de interés constante no sólo en el ámbito académico sino también por parte de un amplio abanico de usuarios relacionados con el mundo empresarial, debido al gran número de agentes e intereses afectados cuando una insolvencia tiene lugar.

El mencionado problema adquiere una mayor dimensión, si cabe, cuando se manifiesta en el sector del seguro, dada la importancia que éste supone para el conjunto de la actividad económica tanto por su creciente aportación en términos cuantitativos como por la relevancia de la labor que desempeña.
Por estas razones planteamos este trabajo, con el que pretendemos desarrollar un modelo fácilmente interpretable a través de la aplicación de un método de implementación sencilla procedente del campo de la Inteligencia Artificial, el algoritmo de inducción de listas de decisión PART, con el propósito de comprobar el grado de aplicabilidad de dicho algoritmo a la valoración de la solvencia de las empresas de seguros. Asimismo, compararemos los resultados alcanzados con los que se obtienen mediante la aplicación de Regresión Logística.

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Publicado

2009-12-01

Cómo citar

Díaz Martínez, Z., Gil Fana, J. A., & Pozo García, E. M. (2009). Listas de decisión aplicadas a la predicción de la quiebra en el sector del seguro no vida. Multidisciplinary Business Review, 2(1), 47-66. Recuperado a partir de https://journalmbr.net/index.php/mbr/article/view/390

Número

Sección

Articulos