Predicción de insolvencia en empresas colombianas a partir de estados financieros implementando árboles de decisión

Abstract

RESUMEN: La insolvencia empresarial es un caso de particular interés en la sociedad actual, ya que presenta un amplio impacto financiero para conjuntos sociales cada vez más grandes: empresarios, acreedores, inversores, empleados y aliados estratégicos. Su pronóstico se ha convertido en una necesidad para gestionar oportunidades financieras, y la evolución de las herramientas de estimación de modelos paramétricos y no paramétricos han hecho posible encontrar precisiones de predicción muy altas a través de los indicadores financieros, principalmente con modelos no paramétricos. En Colombia son pocos los casos de estudio y aplicaciones que se han desarrollado con respecto a estos temas, menos aún frente a algoritmos o simulaciones que sean de fácil interpretación. En este trabajo se elaboró un modelo de predicción a través de árboles de decisión ajustados a través de un procedimiento de optimización Bayesiana (acierto del 84.6% para la clasificación de empresas insolventes con un valor porcentual de AUC de 87.17%), que mantiene un alto grado de interpretación y presenta versatilidad para su uso en la toma de decisiones.

ABSTRACT: Business insolvency is a topic of particular interest in today's society due to its significant financial impact on increasingly large social groups: entrepreneurs, creditors, investors, employees, and strategic partners. Its prediction has become essential for managing financial opportunities, and the advancement of parametric and non-parametric model estimation tools has enabled very high prediction accuracies through financial indicators, primarily with non-parametric models. In Colombia, there are few case studies and applications developed on these topics, even fewer concerning easily interpretable algorithms or simulations. This work presents a prediction model using decision trees optimized through a Bayesian optimization procedure (84.6% accuracy for classifying insolvent companies with an AUC percentage value of 87.17%), which maintains a high degree of interpretability and demonstrates versatility for use in decision-making.