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https://hdl.handle.net/10495/29195
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Sepúlveda Cano, Lina María | - |
dc.contributor.author | Caita Giraldo, Laura Sofía | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-14T16:34:14Z | - |
dc.date.available | 2022-06-14T16:34:14Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10495/29195 | - |
dc.description.abstract | RESUMEN: Cuando se crea una empresa, la idea que suele surgir en sus creadores es que pueda conseguir el éxito y expandirse en el mercado. Determinar los elementos que puedan producir insolvencia financiera y, posteriormente, la quiebra, permiten conseguir una oportuna intervención por parte de las organizaciones con el fin de evitar pérdidas. De igual manera, pueden ser un aviso para los bancos y proveedores, en caso de que estas empresas hagan una solicitud de créditos o préstamos. Debido a lo anterior, se plantea un algoritmo de clasificación “Solvencia” o “Insolvencia”, el cual parte del análisis de tres bases de datos diferentes de la Superintendencia de Sociedades con datos altamente desbalanceados. Se realizó todo el proceso de exploración, estandarización, selección de hiperparámetros, uso de matrices de confusión y curva ROC. El ejercicio iterativo utiliza, además, métricas como F1, Recall, Precision y Accuracy, teniendo especial cuidado con los efectos del posible sobre-entrenamiento de los modelos. | spa |
dc.format.extent | 33 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/draft | spa |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | * |
dc.title | Análisis predictivo sobre insolvencia de empresas en Colombia | spa |
dc.type | info:eu-repo/semantics/other | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
thesis.degree.name | Especialista en Analítica y Ciencia de Datos | spa |
thesis.degree.level | Especialización | spa |
thesis.degree.discipline | Facultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datos | spa |
thesis.degree.grantor | Universidad de Antioquia | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | spa |
dc.publisher.place | Medellín - Colombia | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/COther | spa |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización | spa |
dc.subject.lemb | Aprendizaje automático (inteligencia artificial) | - |
dc.subject.lemb | Machine learning | - |
dc.subject.lemb | Quiebra | - |
dc.subject.lemb | Bankruptcy | - |
dc.subject.lemb | Técnicas de predicción | - |
dc.subject.lemb | Forecasting techniques | - |
dc.subject.proposal | Datos desbalanceados | spa |
dc.subject.proposal | Insolvencia | spa |
dc.relatedidentifier.url | https://github.com/lauracaita1/CaitaLaura_2022_Insolvencia | spa |
Aparece en las colecciones: | Especializaciones de la Facultad de Ingeniería |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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CaitaLaura_2022_AnalisisPredictivoInsolvencia.pdf | Trabajo de grado especialización | 858.39 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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