Zuleyca Díaz Martínez () (Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Dpto. Economía Financiera y Contabilidad I) José Fernández Menéndez () (Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Cinecias Económicas y Empresariales. Dpto. Organización de Empresas) Mª Jesús Segovia Vargas (Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Dpto. Economía Financiera y Contabilidad I)
Abstract
Tradicionalmente, para abordar el problema de la detección precoz de la insolvencia empresarial, se han venido utilizando métodos estadísticos que emplean ratios financieros como variables explicativas. Sin embargo, aunque la eficacia de dichos métodos ha sido sobradamente probada, presentan algunos problemas que dificultan su aplicación en el ámbito empresarial, ya que, generalmente, se trata de modelos basados en una serie de hipótesis sobre las variables explicativas que en muchos casos no se cumplen y, además, dada su complejidad, puede resultar difícil extraer conclusiones de sus resultados para un usuario poco familiarizado con la técnica.El presente trabajo describe una investigación de carácter empírico consistente en la aplicación al sector asegurador del algoritmo de inducción de reglas y árboles de decisión See5, a partir de un conjunto de ratios financieros de una muestra de empresas españolas de seguros no-vida, con el objeto de comprobar su utilidad para la predicción de insolvencias en este sector. También se comparan los resultados alcanzados con los que se obtienen aplicando la metodología Rough Set. Estas técnicas, procedentes del campo de la Inteligencia Artificial, no presentan los problemas mencionados anteriormente.
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