Prospecting SMEs Company operating risk in Colombia
Sum Neg 2017;8:79-87 - DOI: 10.1016/j.sumneg.2017.11.004
Resumen
El objetivo de este trabajo busca definir posibles escenarios futuros (quiebra o estabilidad financiera) de las empresas participantes de este estudio (Mipymes), para lo cual se ha analizado el riesgo operativo a partir de los indicadores financieros (variables de estudio) utilizando una herramienta considerada dentro del campo de la inteligencia artificial y conocida como «metodología de Conjuntos Rugosos o Inestables» (Rough Set methodology) y que dentro del campo de las finanzas se denomina indicadores de fracaso o quiebra empresarial.
La muestra utilizada en este trabajo se compone de Mipymes operando actualmente y de empresas ya quebradas. Esta metodología genera unas «reglas de decisión» (criterios) que sirven para evaluar a otras empresas operando al momento del estudio y con esto anticipar su probable quiebra o estabilidad financiera futura. El presente análisis generó como resultado una distribución con escenarios probables, aplicado al universo de casi 1,5 millones de Mipymes colombianas.
Abstract
The objective of this work seeks to anticipate possible future scenarios (bankruptcy or financial stability), of the participating companies in this study (SME's), for which it has been analyzed operational risk on the basis of the financial indicators (variables of study). Thus, it has used a tool considered within the field of Artificial Intelligence (AI), knowing as: “Rough Sets methodology”, wich one is known within the field of finance, as indicators of corporate bankruptcy or failure.
With the analysis of a sample of SME's in operation and another of companies already broken, this methodology generates a “decision rules” (criteria) that are used to evaluate other companies operating at same time that this study, and anticipate their probable bankruptcy or financial stability. For this work resulted in a distribution of likely scenarios for the universe of almost 1.5 million Colombian SME's.
Institución
- Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Bogotá, Colombia
- Copyright © 2017. Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Fechas
Recibido 28 agosto 2017, Aceptado 06 noviembre 2017
Códigos JEL / JEL Clasification
C53, C61, D81, E37
