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Propuesta de Tesis Mariano Alcántara Eduardo Tesis I Pronóstico de solvencia empresarial mediante un modelo de redes neuronales en las empresas registradas.

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Presentación del tema: "Propuesta de Tesis Mariano Alcántara Eduardo Tesis I Pronóstico de solvencia empresarial mediante un modelo de redes neuronales en las empresas registradas."— Transcripción de la presentación:

1 Propuesta de Tesis Mariano Alcántara Eduardo Tesis I Pronóstico de solvencia empresarial mediante un modelo de redes neuronales en las empresas registradas en la CONASEV 21 de Julio del 2007

2 Tesista Mariano Alcántara, Eduardo Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Ingeniería, 9no. Ciclo,

3 Palabras Claves Redes Neuronales Minería de datos

4 PROPUESTA

5 Título Pronóstico de solvencia empresarial mediante un modelo de redes neuronales en las empresas registradas en la CONASEV

6 Justificación del Problema La información sobre la solvencia empresarial de las empresas registradas en la CONASEV es importante porque ayuda a los inversionistas a tomar decisiones. Generalmente la clasificación por solvencia de las empresas se realiza anualmente por empresas clasificadoras de riesgo, las cuales venden esta información a quien se las solicite, no clasificando a todas, sólo las más importantes, debido a la limitación de recursos y tiempo. Entonces una herramienta que ayudará a esta labor reduciendo costos y tiempo considerando sólo las variables cuantitativas serán los modelos de predicción

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9 Ámbito de la investigación Empresas registradas en la CONASEV Años de estudio:

10 El Problema El problema en los proyectos de inversión en valores, a través de bonos o acciones es que se asume el riesgo de perder el monto invertido por la insolvencia empresarial, entonces se tienen los modelos de predicción que clasificarán a dichas empresas por solvencia a través de regiones de decisión por lo que clasificaría incorrectamente algunas empresas. Entonces es necesario tener un modelo de predicción con la mayor precisión (menor porcentaje incorrecto de clasificación)

11 Objetivo El objetivo de la investigación es determinar que modelo de entre los propuestos de redes neuronales pronostica con mayor precisión(menor porcentaje incorrecto de clasificación) la solvencia de las empresas registradas en la CONASEV. Capítulo 3 de Sampieri

12 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION

13 Tipo de Investigación – Correlacional El propósito de esta investigación es saber como se comporta la variable dependiente, error de clasificación, conociendo el comportamiento de otras variables, llamadas independientes, como el número de neurona en la capa oculta, tasa de aprendizaje y algoritmo de aprendizaje. Tipo de Diseño Experimental – Experimental Se manipularán variables independientes que son los parámetros de la red neuronal las cuales tendrán un impacto sobre la variable dependiente, el error de clasificación.

14 DISEÑO DE LA INVESTIGACION

15 Objeto de la Investigación Son los registros que contienen los ratios provenientes de los estados financieros de las empresas registradas en la CONASEV desde el año 2001 hasta el 2006.

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18 Antecedentes Comparan los resultados del empleo de redes con los del análisis discriminante, que es la técnica que la Centrale empleó para la elaboración del Sistema de Diagnóstico, que después distribuyó entre los bancos afiliados a su sistema de información. Los autores concluyen que las redes neuronales no son claramente superiores al análisis discriminante y recomiendan que en el diseño de sistemas de alerta se emplee una combinación de modelos neuronales y estadísticos. También hallan evidencia de que con una red de redes que combina los resultados de una serie de redes más pequeñas se obtienen mejores resultados que con una sola red de arquitectura compleja.

19 Población

20 Muestra Donde N(tamaño de la población)=258 p(proporción esperada)=0.05 Z 2 (95%)=1.96 q(1-p)=0.95 d(precisión)=0.03 Se obtiene n=114

21 Variables Variables independientes: -Número de neuronas en la capa oculta -Época -Algoritmo de Aprendizaje -Tasa de aprendizaje EXPERIMENTOEXPERIMENTO Variables dependientes: -Error de clasificación promedio k: Número de experimentos de la validación cruzada. n: tamaño del subconjunto de la muestra

22 Instrumento de medición Se usará el siguiente registro

23 Diseño Experimental

24 Hipótesis El modelo de red neuronal con algoritmo de aprendizaje de retropropagación tiene menor error de clasificación que el modelo de red neuronal con algoritmo de aprendizaje Levenberg-Marquardt.

25 La prueba estadística seleccionada para probar las hipótesis será la prueba de proporciones. donde: Z se distribuye como la normal estándar. p1 : er p2 : el n1: Tamaño de la muestra sobre el que se realizó la prueba por el modelo con algoritmo de aprendizaje de retropropagación. n2:Tamaño de la muestra sobre el que se realizó la prueba por el modelo con algoritmo de aprendizaje de Levenberg-Marquardt.

26 MODELO DE SOLUCION

27 Modelo de Solución

28 Registro de Ratios Financieros

29 Registro de clasificación de empresas

30 Modelo de solución: Diseño experimental

31 Registro de ratios financieros patrones

32 Registro de Pesos y Error

33 ANÁLISIS DE FACTIBILIDAD

34 Fuente de datos En la página web de CONASEV se puede obtener los estados financieros de las empresas registradas en dicha institución

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39 EDT

40 Plan de Trabajo La duración del proyecto de tesis es de 113 días

41 Costos El presupuesto para el proyecto de tesis es de S/32 890,60

42 MARCO TEORICO

43 Conceptual Insolvencia Es el estado económico-financiero en el cual una persona natural o jurídica independientemente de su actividad, ha sufrido una pérdida considerable de parte de su patrimonio o se encuentra impedida de afrontar temporal o definitivamente el pago de sus obligaciones

44 Instrumental Modelo de red neuronal

45 Minería de datos

46 CONCLUSIONES

47 Conclusiones El desarrollo de la presente tesis es viable, debido a que se cuenta con los Estados Financieros de las empresas registradas en la CONASEV desde el año 2001 al 2006, éstos se encuentran publicados en la página web Además el experimento no depende de terceras personas es repetible y su duración es de aproximadamente 3 a 4 meses, sólo se requiere un computador potente. Se justifica pues se necesita realizar pronósticos de solvencia empresarial para poseer información que sea lo mayor confiable posible con respecto a la solvencia de una empresa en el presente y futuro. Es así que se necesita de modelos de predicción que ayudan a los inversionistas, pues de lo contrario se tendrían pérdidas económicas.


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