Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales

Quintana Reyes, Julián Felipe

Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales

dc.contributor.advisor	Hernández Cáceres, Javier
dc.contributor.author	Quintana Reyes, Julián Felipe
dc.coverage.campus	CRAI-USTA Bucaramanga	spa
dc.date.accessioned	2022-03-16T17:38:35Z
dc.date.available	2022-03-16T17:38:35Z
dc.date.issued	2022-03-15
dc.description	La presente investigación tuvo como objetivo principal predecir la insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, a través de Redes Neuronales Artificiales. Para alcanzar lo anterior, se consideró como referente un modelo perceptrón multicapa el cual fue desarrollado teniendo en cuenta variables como los son indicadores financieros que hacen parte de la estructura operativa y financiera de la empresa , entre estos se destacan: activos líquidos, apalancamiento financiero, efectividad operativa, autonomía financiera, volumen del negocio. Los ratios financieros mencionados fueron utilizados como variables independientes, mientras que el estado de solvencia (solvente/no solvente) fue la variable independiente usada en el modelo propuesto. Una vez generado el modelo de RNA perceptrón multicapa, se encontró que en la PYME analizada las variables que mayor incidencia pueden tener en dado el caso de un posible estado de insolvencia financiera son: efectividad operativa(34,6%),apalancamiento financiero(22,4%),y autonomía financiera(20,4%).Para llegar a lo anterior, la RNA utilizó el 80% de la información proporcionada por la PYME para el proceso de entrenamiento, y un 20% para el proceso de prueba.	spa
dc.description.abstract	The main objective of this research was to predict financial insolvency in a SME in the city of Bucaramanga, through Artificial Neural Networks. To achieve the above, a multilayer perceptron model was considered as a reference, which was developed taking into account variables such as financial indicators that are part of the company's operational and financial structure, among these are: liquid assets, financial leverage, operational effectiveness, financial autonomy, business volume. The mentioned financial ratios were used as independent variables, while the solvency status (solvent/non-solvent) was the independent variable used in the proposed model. Once the multilayer perceptron RNA model was generated, it was found that in the SME analyzed the variables that may have the greatest incidence in the case of a possible state of financial insolvency are: operational effectiveness (34.6%), financial leverage (22 .4%), and financial autonomy (20.4%). To achieve the above, the RNA used 80% of the information provided by the SME for the training process, and 20% for the testing process.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero Industrial	spa
dc.description.domain	https://www.ustabuca.edu.co/	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.citation	Quintana Reyes ,J.F.(2022).Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales[Tesis de Pregrado].Universidad Santo Tomás,Bucaramanga,Colombia.	spa
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/43653
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería Industrial	spa
dc.publisher.program	Pregrado Ingeniería Industrial	spa
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dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia	*
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dc.title	Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales	spa
dc.type	bachelor thesis
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