Aplicación de modelos predictivos

Abstract

Las pequeñas y medianas empresas en Colombia, en adelante Pyme, se encuentran en su día a día con limitantes que complican las posibilidades de inversión y financiamiento por parte de terceros para impulsar y reforzar su operación, esto se explica por baja capacidad gerencial, falta de conocimiento de estados financieros para los inversores y la baja disponibilidad de estos, y entre otros (Banco Mundial, 2008).

Teniendo en cuenta la problemática citada anteriormente, se plantea la pregunta ¿Como predecir la quiebra financiera de las Pyme en Colombia, para que se tomen mejores decisiones al momento de invertir en las compañías? El objetivo de este documento es la aplicación de un modelo para dicha predicción, por lo tanto, se plantea el uso de técnicas de Machine Learning en adelante ML1 generando un comparativo de dos modelos predictivos para evaluar mediante razones financieras la quiebra corporativa, los modelos seleccionados son, el modelo estadístico discriminante múltiple de Altman que permite dentro de un conjunto de empresas poder evaluar sus respectivas variables basado en el análisis de diversos indicadores y un modelo de regresión logística2, que asigna una probabilidad de quiebra a cada empresa.

Small and medium-sized enterprises in Colombia, SMEs, in their day-to-day life find limitations that complicate the possibilities and procedures of investment and financing by third parties to boost and strengthen their operation, given variables such as the lack of availability of financial statements, low management capacity, among others. "Supplier credit and bank loans (including leasing) are the main sources of external financing for SMEs" (Banco Mundial, 2008). Taking into account the problems mentioned above, the question arises ¿How to predict the financial failure of SMEs in Colombia, so that better decisions are made when investing in companies? The objective of this document is the application of a model for said prediction, therefore, the use of Machine Learning techniques is proposed, henceforth ML, generating a comparison of two predictive models to evaluate corporate bankruptcy for financial reasons, the selected models. The selected models are, Altman’s multiple discriminant statistical model that allows within a group of companies to evaluate their respective variables based on the analysis of various indicators and a logistic regression model which assigns a probability of bankruptcy to each company.