Algoritmo para la selección de atributos en la predicción del fracaso empresarial

Abstract

En la predicción del fracaso empresarial resulta útil contar con técnicas que permitan seleccionar las razones financieras que tengan alto poder predictivo. En este trabajo se propone un algoritmo que en cada iteración selecciona un subconjunto de atributos por medio de la descomposición matricial aleatoria. Cada subconjunto de atributos es evaluado por su capacidad predictiva que se calcula mediante un clasificador (k-Vecinos más Cercanos y Análisis Discriminante Lineal) a partir de la Validación Cruzada (Leave One Out y Bootstrap). En el algoritmo la evaluación de los atributos mediante el clasificador se puede realizar directamente con los atributos originales o con componentes calculadas mediante Mínimos Cuadrados Parciales o Análisis de Componentes Principales. El desempeño del algoritmo se prueba en dos conjuntos de datos que contienen razones financieras de empresas fracasadas y empresas no fracasadas. Los resultados obtenidos son comparables con los reportados en la literatura para los mismos conjuntos de datos.