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2 Survival Analysis for Bankruptcy Prediction: The Case of the Retail Industry in Colombia

3 Agenda 01 Introducción 02 Metodología 03 Resultados y Conclusiones

4 Introducción ¿Cómo impactaría una insolvencia generalizada el sistema financiero? ¿Cuándo va a entrar en bancarrota una firma? ¿Qué factores económicos pueden ?

5 Introducción Análisis de Supervivencia en empresas del sector retail en Colombia. Minería de datos para extracción de información almacenada en la web. Aplicar metodologías lineales y no lineales buscando comparar desempeño, eficiencia e interpretabilidad.

6 Introducción Métodos de selección de variables para 18 ratios, ajustados mediante 3 fold cross- validation. Comparación de los mejores modelos de cada metodología mediante AUC. Análisis del efecto de los predictores y la tendencia sobre las variables objetivos.

7 Agenda 01 Introducción 02 Metodología 03 Resultados y Conclusiones

8 Entendimiento del problema
Metodología Entendimiento del problema PREDICTORES Ratios Financieros Endeudamiento Rentabilidad Liquidez A través de: Balance Estado de Resultados Flujo de Efectivo Esta información no se encuentra explícita, normalmente es inferida en los estudios Revisión de los sistemas de reporte existentes en las entidades que regulan y vigilan las sociedades RESPUESTA Momento en el cual se considera que una sociedad entre en bancarrota

9 Variable Respuesta Metodología
Identificación de fuentes de información Variable Respuesta Consulta se realiza de manera puntual 4,048 sociedades

10 Procesamiento de datos
Metodología Procesamiento de datos Liquidez Rentabilidad Apalancamiento Ratios Año 2007 Detección de Outliers y Depuración Eliminación de 3 variables correlacionadas Truncado de datos para reducir influencia de valores atípicos 3,911 Sociedades 372 en Bancarrota % caída 9.51%

11 Agenda 01 Introducción 02 Metodología 03 Resultados y Conclusiones

12 Modelo COX Modelo GAM Resultados 3 fold Cross Validation
Búsqueda Exhaustiva: más de 262 mil subconjuntos por modelo Desempeño Global: AUC ROC

13 Probabilidad inferior al 10%
Resultados Función de Supervivencia Modelo GAM Modelo COX El riesgo de entrar en estado de liquidación es bajo Probabilidad inferior al 10%

14 no presenta diferencias significativas
Resultados Efecto en las Variables Modelo GAM Modelo COX Desempeño de ambos modelos no presenta diferencias significativas

15 Conclusiones Aporte relevante al construir una metodología para IDENTIFICAR EL MOMENTO en el que ocurre la BANCARROTA El análisis de supervivencia, además de estimar razón de riesgo en función del tiempo, PERMITE GENERAR ALERTAS Y ACCIONES PROACTIVAS para mitigar la exposición en el CORTO, MEDIANO O LARGO PLAZO según cada distribución. Asumir que el EFECTO de las variables es INVARIANTES EN EL TIEMPO claramente tiene un impacto sobre la calidad del ajuste de los modelos Apoyado en MINERÍA DE DATOS, buscamos extrapolar ejercicios académicos a información real del país, que luego pueden ser utilizados en la obtención de resultados más precisos de predicción. El tratamiento o no de valores atípicos afecta significativamente el desempeño de los modelos lineales Sí el supuesto de riesgos proporcionales no se cumple, los resultados bajo el modelo de Cox no son los más adecuados

16 Referencias Abogados Bogotá. (2015). Gestion compartida. Obtenido de ley-1429-de-2010-actualizacion Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. American Finance Association, Argyropoulos, C., & Unruh, M. L. (2015). Analysis of Time to Event Outcomes in Randomized Controlled Trials by Generalized Additive Models. Albuquerque, New Mexico, United States of America: Department of Internal Medicine, Division of Nephrology, University of New Mexico. Atiya, A. F. (2001). Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks: A Survey and New Results. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, 12(4), Beaver, W. H., McNichols, M. F., & Rhie, J.-w. (2005). Have Financial Statements Become Less Informative? Evidence from the Ability of Financial Ratios to Predict Bankruptcy. Review of Accounting Studies, 10, 93–122.

17 Gracias Yamile Castro Rojas y.castro@uniandes.edu.co
Cesar Augusto Huertas Kaleda Carlos Eduardo Obando Granadillo Gracias