Descripción
DESARROLLO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA LA DETERMINACION DE LA DISTANCIA A LA QUIEBRA EMPRE
Resumen del libro
Esta obra presenta un estudio pionero en la aplicación de redes neuronales artificiales para predecir la distancia a la quiebra empresarial, centrándose en el caso de la crisis bancaria española. Los autores, Enrique López González y Raquel Flórez López, ofrecen un análisis riguroso que combina inteligencia artificial con el diagnóstico financiero. El lector encontrará una metodología innovadora para evaluar el riesgo de insolvencia, así como los fundamentos teóricos y prácticos para implementar estos modelos predictivos en el ámbito empresarial y financiero.
¿De qué trata?
El libro aborda el desarrollo de un sistema basado en redes neuronales artificiales, denominado Renecb, diseñado específicamente para determinar la distancia a la quiebra de una empresa. A través del estudio de la crisis bancaria española como caso de aplicación, los autores explican cómo estas herramientas computacionales pueden superar las limitaciones de los modelos estadísticos tradicionales. Se detalla el proceso de construcción, entrenamiento y validación de la red neuronal, así como la selección de variables financieras clave. La obra demuestra la capacidad de la inteligencia artificial para identificar patrones complejos de deterioro financiero y anticipar situaciones de insolvencia, ofreciendo una alternativa avanzada para el análisis de riesgos.
Temas principales
- Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción financiera.
- Modelos de detección temprana de quiebra empresarial.
- Análisis de la crisis bancaria española como contexto de estudio.
- Metodología para el desarrollo e implementación de sistemas de alerta temprana.
- Evaluación comparativa entre técnicas tradicionales y redes neuronales en el diagnóstico de insolvencia.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a investigadores, analistas financieros, economistas y profesionales del sector bancario interesados en la aplicación de la inteligencia artificial para la gestión del riesgo crediticio. También resulta de gran utilidad para estudiantes de posgrado en finanzas, economía computacional o ciencias de datos que busquen comprender la intersección entre la tecnología y el análisis financiero avanzado.
Qué aporta este libro
- Una metodología práctica para construir modelos de predicción de quiebra basados en redes neuronales.
- Un análisis detallado de la crisis bancaria española como banco de pruebas para la validación del modelo.
- Herramientas conceptuales y técnicas para mejorar la precisión en la evaluación del riesgo de insolvencia empresarial.
- Una perspectiva innovadora que integra la inteligencia artificial en el diagnóstico financiero tradicional.
- Fundamentos sólidos para la toma de decisiones en entornos de incertidumbre económica.
Ficha técnica
- Autor: LOPEZ GONZALEZ, ENRIQUE; FLOREZ LOPEZ, RAQUEL
- Editorial: Publicaciones Universidad de Leon
- Idioma: Español
- Tema: SOCIEDAD Y CULTURA: GENERAL
- Colección: FONDO
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: enero de 1999
- Número de páginas: 204
- Dimensiones: 17x24 cm
- Peso: 230 g
Valoración editorial
Se trata de una obra de referencia para quienes buscan profundizar en la aplicación de redes neuronales al análisis financiero. Aunque su publicación data de 1999, el enfoque metodológico y el caso de estudio sobre la crisis bancaria española mantienen su relevancia como base conceptual. Es un texto especializado, riguroso y bien estructurado, ideal para profesionales e investigadores que deseen explorar modelos predictivos avanzados en el ámbito de la gestión del riesgo empresarial.