Un análisis estadístico para predecir la cesación de pagos

"El objetivo perseguido con este estudio consiste en identificar a las empresas que tienen una alta probabilidad de entrar en cesación de pagos en el corto plazo. A tal fin, se relevaron un total de 45 índices financieros en 86 empresas, la mitad de las cuales se habían presentado en un concurs...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Monti, Nicolás Emanuel
Otros Autores: García, Roberto Mariano
Formato: Proyecto final de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Acceso en línea:http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1128
Aporte de:
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spelling I32-R138-123456789-11282022-12-07T14:32:01Z Un análisis estadístico para predecir la cesación de pagos Monti, Nicolás Emanuel García, Roberto Mariano ANALISIS DE REGRESION ANALISIS FINANCIERO ESTADOS CONTABLES EMPRESAS "El objetivo perseguido con este estudio consiste en identificar a las empresas que tienen una alta probabilidad de entrar en cesación de pagos en el corto plazo. A tal fin, se relevaron un total de 45 índices financieros en 86 empresas, la mitad de las cuales se habían presentado en un concurso preventivo. Por un lado, se utilizó el análisis de componentes principales para reducir la información contenida en los 45 índices originales en dos nuevas variables, con las que se puede establecer la evolución que ha tenido una empresa en su operación y su rentabilidad. Por el otro, se aplicó el análisis de regresión logística para desarrollar un modelo que permita estimar la probabilidad de que una empresa se presente en concurso preventivo en el corto plazo. El modelo finalmente elegido logró identificar con éxito al 85% de las empresas de la muestra". On the one hand, the principal components analysis was used in order to turn the information in the 45 original ratios into two new variables. In this way, the firm's performance and the return evolution can be established. On the other hand, the logistic regression analysis was applied to develop a model for predicting the likelihood for firms to become financially distressed. The model finally selected managed to successfully identify the 85% of the companies in the sample". Proyecto final Ingeniería Industrial (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2007 2018-03-13T15:48:27Z 2018-03-13T15:48:27Z 2007 Proyecto final de Grado http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1128 es application/pdf Argentina
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