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https://hdl.handle.net/10495/39618
Título : | Estimación de la probabilidad de riesgo de quiebra en las empresas colombianas a partir de un modelo para eventos raros |
Otros títulos : | Estimation of bankruptcy risk probability in Colombian companies from a model for rare events |
Autor : | Pérez García, Jorge Iván Lopera Castaño, Mauricio Vásquez Bedoya, Fredy Alonso |
metadata.dc.subject.*: | Quiebra Bankruptcy Técnicas de predicción Forecasting techniques Predicciones Forecasting Análisis económico Economic Analysis |
Fecha de publicación : | 2017 |
Editorial : | Pontificia Universidad Javeriana, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas |
Citación : | Pérez García, J. I., Lopera Castaño, M., & Vásquez Bedoya, F. A. (2018). Estimación de la probabilidad de riesgo de quiebra en las empresas colombianas a partir de un modelo para eventos raros. Cuadernos De Administración, 30(54), 7–38. https://doi.org/10.11144/Javeriana.cao30-54.eprqe |
Resumen : | RESUMEN: Para discriminar el riesgo de quiebra y no quiebra de las empresas colombianas que reportaron sus estados financieros a la Superintendencia de Sociedades de Colombia para el periodo 2011-2015, este artículo considera la quiebra como un evento raro y emplea un modelo logístico, un modelo aditivo generalizado, un modelo de valor extremo generalizado y un modelo binario aditivo de valor extremo generalizado (BGEVA).
En términos comparativos, el modelo BGEVA presenta mejor desempeño predictivo con respecto a los otros al asumir una distribución de valor extremo en la función link y estructuras semi-paramétricas en las estimaciones, permitiendo así determinar la relación existente entre la probabilidad de default y las variables explicativas. ABSTRACT: In order to discriminate bankruptcy risk and no bankruptcy risk of Colombian companies that reported their financial statements to the Superintendency of Corporations for the time period 2011-2015, this paper considers bankruptcy as a rare event and it employs a logistic model, a generalized additive model, a generalized extreme value model, and a binary generalized extreme value additive model (BGEVA). In comparative terms, the BGEVA model presents better predictive performance compared to the other models by assuming an extreme value distribution in the link function and semi-parametric structures in its estimations, thus allowing to establish the existing relation between default probability and explanatory variables. |
metadata.dc.identifier.eissn: | 1900-7205 |
ISSN : | 0120-3592 |
metadata.dc.identifier.doi: | 10.11144/Javeriana.cao30-54.eprqe |
Aparece en las colecciones: | Artículos de Revista en Ciencias Económicas |
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