dc.creator | Blanco Oliver, Antonio Jesús | es |
dc.creator | Pino Mejías, Rafael | es |
dc.creator | Larra Rubio, Juan | es |
dc.date.accessioned | 2016-07-21T10:24:22Z | |
dc.date.available | 2016-07-21T10:24:22Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.citation | Blanco Oliver, A.J., Pino Mejías, R. y Larra Rubio, J. (2014). Modeling the Financial Distress of Microenterprise Start- Ups Using Support Vector Machines: A Case Study. Innovar: revista de ciencias administrativas y sociales, 24 (Extra 54), 153-168. | |
dc.identifier.issn | 0121-5051 | es |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/43865 | |
dc.description.abstract | Despite the leading role that micro-entrepreneurship plays in economic development,
and the high failure rate of microenterprise start-ups in their early years, very few studies have designed
financial distress models to detect the financial problems of micro-entrepreneurs. Moreover,
due to a lack of research, nothing is known about whether non-financial information and nonparametric
statistical techniques improve the predictive capacity of these models. Therefore, this
paper provides an innovative financial distress model specifically designed for microenterprise startups
via support vector machines (SVMs) that employs financial, non-financial, and macroeconomic
variables. Based on a sample of almost 5,500 micro-entrepreneurs from a Peruvian Microfinance
Institution (MFI), our findings show that the introduction of non-financial information related to the
zone in which the entrepreneurs live and situate their business, the duration of the MFI-entrepreneur
relationship, the number of loans granted by the MFI in the last year, the loan destination, and
the opinion of experts on the probability that microenterprise start-ups may experience financial
problems, significantly increases the accuracy performance of our financial distress model. Furthermore,
the results reveal that the models that use SVMs outperform those which employ traditional
logistic regression (LR) analysis. | es |
dc.description.abstract | A pesar del destacado papel que desempeña el microemprendimiento
en el desarrollo económico y de la alta tasa de quiebra que tienen las nuevas
microempresas en sus primeros años de vida, muy pocos estudios han diseñado
un modelo para detectar las dificultades financieras de los microemprendedores.
Además, debido a la ausencia de investigaciones, no se conoce nada acerca de si
la información no financiera y las técnicas estadísticas no paramétricas mejoran
la capacidad predictiva de estos modelos. Por tanto, este artículo proporciona un
innovador modelo para detectar las dificultades financieras específicamente diseñado
para las microempresas de nueva creación mediante el uso de máquinas
de soporte vectorial (MSV ) y empleando variables financieras, no financieras y
macroeconómicas. Basados en una muestra de casi 5.500 de una Institución Microfinanciera
(IM F) peruana, nuestros hallazgos muestran que la introducción de
información no financiera relacionada con la zona en la que el emprendedor vive
y localiza su negocio, la duración de la relación IM F-emprendedor, el número de
préstamos concedidos por la IM F en el último año, el destino del préstamo y la
opinión de los expertos sobre la probabilidad de que la nueva microempresa experimente
problemas financieros, aumentan de manera significativa la precisión de
nuestro modelo de detección de dificultades financieras. Además, los resultados
revelan que los modelos construidos usando MVS superan los obtenidos por aquellos
modelos que emplean el tradicional análisis de regresión logística. | es |
dc.description.abstract | Malgré le rôle important que joue le micro-entreprenariat dans le
développement économique, et le taux élevé d’échec des nouvelles micro-entreprises
dans leurs premières années d’existence, très peu d’études ont élaboré
un modèle pour détecter les difficultés financières des micro-entrepreneurs. De
plus, étant donné l’absence de travaux de recherche nous ne savons aucunement
si l’information non financière et les techniques non paramétriques améliorent
la capacité prédictive de ces modèles. Par conséquent, cet article propose un
modèle innovant pour détecter les détresses financières, spécialement conçu pour
les micro-entreprises qui viennent d’être créées par l’utilisation de machines à
vecteurs de support (MVS ) et en utilisant des variables financières, non financières
et macroéconomiques. Nous basant sur un échantillon de près de 5.500 microentrepreneurs
d’une Institution Micro-Financière (IM F) péruvienne, nos résultats
montrent que l’introduction d’informations non financières liées à la zone où
l’entrepreneur vit et situe son affaire, à la durée de la relation IMF–entrepreneur,
au nombre de prêts accordés par l’IM F au cours de la dernière année, à la destination
du prêt et l’avis des experts sur la probabilité que la nouvelle micro-entreprise
connaisse des problèmes financiers, augmentent de manière significative la précision
de notre modèle de détection de difficultés financières. De plus, les résultats
montrent que les modèles construits en utilisant des MVS dépassent ceux obtenus
par les modèles qui utilisent l’analyse traditionnelle de régression logistique. | es |
dc.description.abstract | Apesar do destacado papel que o microempreendimento desempenha
no desenvolvimento econômico e da alta taxa de falências que as novas microempresas
têm nos seus primeiros anos de vida, poucos estudos têm projetado um
modelo para detectar as dificuldades financeiras dos microempreendedores. Além
disso, devido à ausência de pesquisas, não se sabe nada sobre se a informação
não financeira e as técnicas estatísticas não paramétricas melhoram a capacidade
preditiva destes modelos. Portanto, este artigo proporciona um inovador modelo
para detectar as dificuldades financeiras especificamente projetado para as microempresas
de criação recente mediante o uso de máquinas de vetores suportes
(MVS ) e utilizando variáveis financeiras, não financeiras e macroeconômicas.
Baseados em uma amostra de quase 5.500 microempresas de uma micro-instituição
financeira (IM F) peruana, encontramos que a introdução de informação
não financeira relacionada com a região na qual o empreendedor mora e localiza
o seu negócio, a duração da relação IM F- empreendedor, o número de empréstimos
concedidos pela IM F no último ano, a destinação do empréstimo e a opinião
dos peritos sobre a probabilidade de a nova microempresa ter problemas financeiros
aumentam significativamente a precisão do nosso modelo de detecção de
dificuldades financeiras. Além do mais, os resultados revelam que os modelos
construídos utilizando MVS ultrapassam os obtidos por aqueles modelos que utilizam
a tradicional análise de regressão logística. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | Universidad Nacional de Colombia | es |
dc.relation.ispartof | Innovar: revista de ciencias administrativas y sociales, 24 (Extra 54), 153-168. | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Financial distress model | es |
dc.subject | Microenterprise start-ups | es |
dc.subject | Microfinancial institutions | es |
dc.subject | Latin American | es |
dc.subject | Non-financial variables | es |
dc.subject | Modelo de dificultades financieras | es |
dc.subject | Microempresas de nueva creación | es |
dc.subject | Instituciones microfinancieras | es |
dc.subject | América Latina | es |
dc.subject | Variables no financieras | es |
dc.subject | Modèle de difficultés financières | es |
dc.subject | Micro-entreprises de création nouvelle | es |
dc.subject | Institutions micro-financières | es |
dc.subject | Amérique latine | es |
dc.subject | Variables non financières | es |
dc.subject | Modelo de dificuldades financeiras | es |
dc.subject | Microempresas de criação recente | es |
dc.subject | Micro-instituições financeiras | es |
dc.subject | América Latina | es |
dc.subject | Variáveis não financeiras | es |
dc.title | Modeling the Financial Distress of Microenterprise Start- Ups Using Support Vector Machines: A Case Study | es |
dc.title.alternative | Modelar las dificultades financieras de las nuev as microempresas usando Máquinas de Soporte Vectorial: Un estudio de caso | es |
dc.title.alternative | Modéliser les détresses financières des nouve lles microentreprises en utilisant des machines de support ve ctoriel : une étude de cas. | es |
dc.title.alternative | Caso prático: A análise dos problemas financeiros da criação de microempresas com a ajuda de máquinas de ve tores de suporte | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones | es |
dc.relation.publisherversion | http://dx.doi.org/10.15446/innovar.v24n1spe.47615 | es |
dc.identifier.doi | 10.15446/innovar.v24n1spe.47615 | es |
idus.format.extent | 16 p. | es |
dc.journaltitle | Innovar: revista de ciencias administrativas y sociales | es |
dc.publication.volumen | 24 | es |
dc.publication.issue | Extra 54 | es |
dc.publication.initialPage | 153 | es |
dc.publication.endPage | 168 | es |
dc.identifier.idus | https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/43865 | |