Modelo predictivo de insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, utilizando redes neuronales artificiales (2022)
La presente investigación tuvo como objetivo principal predecir la insolvencia financiera en una PYME de la ciudad de Bucaramanga, a través de Redes Neuronales Artificiales. Para alcanzar lo anterior, se consideró como referente un modelo perceptrón multicapa el cual fue desarrollado teniendo en cuenta variables como los son indicadores financieros que hacen parte de la estructura operativa y financiera de la empresa , entre estos se destacan: activos líquidos, apalancamiento financiero, efectividad operativa, autonomía financiera, volumen del negocio. Los ratios financieros mencionados fueron utilizados como variables independientes, mientras que el estado de solvencia (solvente/no solvente) fue la variable independiente usada en el modelo propuesto. Una vez generado el modelo de RNA perceptrón multicapa, se encontró que en la PYME analizada las variables que mayor incidencia pueden tener en dado el caso de un posible estado de insolvencia financiera son: efectividad operativa(34,6%),apalancamiento financiero(22,4%),y autonomía financiera(20,4%).Para llegar a lo anterior, la RNA utilizó el 80% de la información proporcionada por la PYME para el proceso de entrenamiento, y un 20% para el proceso de prueba.