Determinación del riesgo de fracaso financiero mediante la utilización de modelos paramétricos, de inteligencia artificial, y de información de auditoría

Abstract

En este artículo aportamos evidencia empírica de predicción del fallo financiero en empresas no financieras. Hemos desarrollado diversos modelos para la evaluación del riesgo de fallo financiero en PYME. Contrastada la capacidad predictiva de modelos paramétricos (análisis discriminante multivariante, LOGIT) comparando con la información aportada por la auditoria. Los modelos están fundamentados en variables financieras relevantes y ratios, de lógica financiera y en situaciones de estrés. Examinamos una muestra aleatoria de empresas, comprobando la capacidad predictiva en distintos momentos del tiempo, verificando si los modelos muestran señales anticipadas de futuros eventos de fallo financiero, simulando el impacto de los costes de los errores de estimación en función del modelo previsional. Los resultados sugieren que nuestros modelos son efectivos en el corto y medio plazo, ofreciendo mayor capacidad predictiva que las auditorías externas.

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