Predicción de crisis empresariales en seguros no-vida : una aplicación del algoritmo See5
Dada la gran relevancia del sector asegurador para el conjunto de la actividad económica, la detección precoz de insolvencias en este sector es una importante cuestión a cuyo tratamiento tradicionalmente se han venido aplicando una serie de métodos, generalmente de tipo estadístico. En el marco del...
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| Tipo de recurso: | informe técnico |
| Fecha de publicación: | 2004 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/56562 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/56562 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sector del seguro Insolvencia Solvencia II See5 Seguros 5304.05 Seguros |
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Predicción de crisis empresariales en seguros no-vida : una aplicación del algoritmo See5Díaz Martínez, ZuleykaFernández Menéndez, JoséSector del seguroInsolvenciaSolvencia IISee5Seguros5304.05 SegurosDada la gran relevancia del sector asegurador para el conjunto de la actividad económica, la detección precoz de insolvencias en este sector es una importante cuestión a cuyo tratamiento tradicionalmente se han venido aplicando una serie de métodos, generalmente de tipo estadístico. En el marco del proyecto comunitario denominado Solvencia II, el desarrollo y aplicación de nuevos criterios que permitan un aprovechamiento más eficiente de la información financiero-contable suministrada por las entidades aseguradoras se configura como una cuestión de carácter central. De acuerdo con ello, el presente trabajo pretende examinar la aplicabilidad a la predicción de la insolvencia en el sector del seguro del algoritmo See5, técnica procedente del campo de la Inteligencia Artificial, tomando como información de partida un conjunto de ratios financieros obtenidos a partir de los estados contables de una muestra de empresas españolas de seguros no-vida.Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. DecanatoUniversidad Complutense de Madrid20042004-01-0120042004-01-01technical reporthttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghinfo:eu-repo/semantics/reportapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14352/56562reponame:Docta Complutenseinstname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Españahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:docta.ucm.es:20.500.14352/565622026-06-02T12:44:21Z |
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