Predicción de la quiebra empresarial: un estudio empírico en la Eurozona
| dc.contributor.affiliation | Universidade de Santiago de Compostela. Departamento de Economía Financeira e Contabilidade | |
| dc.contributor.author | Arias Rodríguez, Miguel | |
| dc.contributor.tutor | Lado Sestayo, Rubén | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-26T09:08:25Z | |
| dc.date.available | 2025-11-26T09:08:25Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo analiza la quiebra empresarial a través de una revisión de diferentes metodologías de predicción. El objetivo principal es desarrollar un modelo predictivo basado en datos reales de la Eurozona, considerando variables de fácil obtención como el tamaño, la liquidez, el endeudamiento e indicadores financieros. Este trabajo presenta una revisión de la literatura académica relacionada, con especial atención a la posible traslación de los enfoques desarrollados en muestras de empresas de Estados Unidos para otras regiones. Tras la selección de la muestra y la definición de las metodologías, se realiza un análisis empírico, que evalúa la utilidad de distintos algoritmos para la predicción de la quiebra empresarial, tales como el modelo de regresión, las máquinas de vectores de soporte (SVM), las redes neuronales y los árboles de decisión. A partir de los resultados, se discuten sus fortalezas, limitaciones y se sugieren posibles líneas futuras de investigación. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10347/44006 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International | en |
| dc.rights.accessRights | open access | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.title | Predicción de la quiebra empresarial: un estudio empírico en la Eurozona | |
| dc.type | bachelor thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isTutorOfPublication | 75ca42b7-ba3e-41bf-9008-109406135080 | |
| relation.isTutorOfPublication.latestForDiscovery | 75ca42b7-ba3e-41bf-9008-109406135080 |
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