El objetivo del estudio realizado es mostrar la utilidad de la metodología Extreme Gradient Boosting (XGBoost), basada en el aprendizaje automático, en la predicción del fracaso empresarial, particularmente en el ámbito de las empresas cooperativas. Para ello, se ha estimado un modelo a partir de una muestra de cooperativas pertenecientes a diversos sectores, que ha permitido identificar que estas empresas presentan una menor propensión al fracaso cuando alcanzan mayores índices de solvencia y rentabilidad y menor endeudamiento. De acuerdo con los resultados, el modelo estimado XGBoost obtiene una capacidad predictiva del 100% en la muestra de entrenamiento y de un 86% en una muestra de comprobación independiente. Asimismo, se destaca la facilidad de la interpretación de los resultados alcanzados, siendo posible determinar el signo y el efecto de cada variable sobre la predicción final de todas y cada una de las observaciones. Este trabajo aporta a la literatura del fracaso empresarial del sector cooperativo la constatación de la utilidad de una nueva metodología (XGBoost), que proporciona un elevado nivel de aciertos y una sencilla interpretabilidad de los resultados.
En este trabajo pretendemos constatar la utilidad de las redes neuronales del Deep Learning en la predicción del fracaso empresarial, en particular, de las redes de alimentación hacia adelante (feedforward neuronal networks, en inglés). Se trata de una metodología caracterizada por proporcionar muy buenos resultados en términos de capacidad predictiva cuando se dispone de grandes tamaños muestrales. Para ello hemos desarrollado un modelo de predicción empresarial en empresas europeas, basado en dicho algoritmo, sobre una muestra formada por 61.624 empresas de las cuales 12.128 fueron declaradas en concurso en 2016. Como variables independientes se han considerado ratios y magnitudes económico-financieras obtenidas de las cuentas anuales del año anterior a la fecha del fracaso. Deep Learning logra una capacidad predictiva del 94%, de manera que presentan una mayor propensión al fracaso aquellas que tienen un mayor tamaño y una solvencia menor. Los resultados que se presentan se han contrastado en una submuestra de comprobación independiente y diferente a la empleada para estimar el modelo.
This study focuses on the search for the causes, or combination of circumstances, that lead to business failure processes. There is renewed interest in this subject due to the adverse consequences that the recent economic crisis has caused in the business world. A fuzzy set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) is thus carried out to identify the combination of financial ratios that points to situations of financial difficulty. The study centres on the cooperative sector, represented by a sample of 56 companies holding this legal status, belonging to various different productive sectors. The results obtained, and confirmed through a number of different robustness tests, reveal the presence of sufficient conditions comprising combinations of variables reflecting high indebtedness, low liquidity, low solvency and small firm size, representing a scenario that would be sufficient for an entity to face business continuity problems. Thanks to its ability to identify combinations of variables that warn of business failure, as well as its ease of interpretability, the fsQCA technique can be extremely useful for business management and the identification of business failure situations.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.