@article{Romani Chocce_Bravo Palma_Aroca González_Aguirre Aguirre_Leiton Vega_Muñoz Carrazana_2002, title={Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: Una aplicación a empresas chilenas}, volume={7}, url={https://revistas.upr.edu/index.php/forumempresarial/article/view/3371}, DOI={10.33801/fe.v7i1.3371}, abstractNote={La clasificación y predicción de quiebra de empresas es un tema ampliamente tratado en el ámbito internacional, sin embargo existen pocos estudios de este tipo aplicados a las empresas chilenas. En este contexto, el objetivo de esta investigación es identificar cuál es el modelo que clasifica y predice, con mayor grado de confiabilidad, la quiebra de empresas en Chile. Con tal fin, se comparan tres modelos comúnmente utilizados: Análisis Discriminante Múltiple (ADM), Regresión Logística (LOGIT) y Redes Neuronales (RN), los que utilizan diferentes índices financieros, variables macroeconómicas y otras variables de control. Los modelos fueron aplicados a una muestra de 98 empresas, seleccionadas accidentalmente, sin restricción de giro comercial, 49 quebradas y 49 no quebradas. El resultado de la investigación muestra que si bien el modelo de Redes Neuronales resultó superior, tanto al modelo ADM como al LOGIT, en lo que respecta a clasificación y predicción, se requiere de otras herramientas para determinar el conjunto óptimo de variables a utilizar.}, number={1 Verano}, journal={Fórum Empresarial}, author={Romani Chocce, Gianni A. and Bravo Palma, Ángela and Aroca González, Patricio and Aguirre Aguirre, Nelson and Leiton Vega, Paola and Muñoz Carrazana, Javier}, year={2002}, month={jun.}, pages={2–20} }