La metodología de los Rough Sets como técnica de preprocesamiento de datos: una aplicación a las quiebras de microempresas familiares

Abstract

Micro enterprises (MEs) represent over 75 % of all enterprises in the EU, accounting for over 30 % of employment. However, since the onset of the economic crisis in 2008, this business segment has suffered high rates of bankruptcies and business closures, destroying many jobs. The construction of models that anticipate insolvency to allow sufficient time to take appropriate action is important to avoid bankruptcy of the MEs. However, it is difficult to obtain complete and relevant information for MEs, making it very difficult to be a good fit of the models for predicting corporate failure for this size of company. Applying Rough Sets technique as a method for pre - processing of the data, in the present study, we order the variables that best discriminate between solvent / insolvent in order to increase efficiency in predicting insolvency MEs. Additionally, we provide an application of the technique to family- MEs. Throughout this process, our results highlight the importance of considering non-financial variables to predict insolvency of MEs.

Las microempresas (MEs) representan más del 75% del tejido empresarial de la Unión Europea, acaparando más del 30% del empleo. No obstante, desde el inicio de la crisis económica en el año 2008, este segmento empresarial viene sufriendo elevadas tasas de quiebras y cierres empresariales, destruyéndose numerosos puestos de trabajo. La construcción de modelos que anticipen situaciones de insolvencia que permitan adoptar con suficiente antelación las medidas oportunas, es clave para evitar la quiebra de las MEs. A pesar de ello, es difícil disponer de información completa y relevante de las MEs, lo que hace muy difícil un buen ajuste de los modelos de predicción de la insolvencia empresarial para este tamaño de empresas. Aplicando la técnica de los Rough Sets como un método de preprocesamiento de los datos, en el presente estudio, ordenamos las variables que mejor discriminan entre MEs solventes/insolventes en aras a incrementar la eficiencia en la predicción de su insolvencia. Además, ofrecemos una aplicación de la técnica a MEs de carácter familiar. En todo este proceso nuestros resultados realzan la relevancia de la consideración de variables no financieras para predecir la insolvencia de las MEs.