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Modelo predictivo de quiebra para bancos estadounidenses
dc.contributor.advisor | Cadena Lozano, Javier B. | spa |
dc.contributor.author | Restrepo, Andrés Felipe | spa |
dc.contributor.author | Amaya Orozco, Santiago | spa |
dc.coverage.spatial | Estados Unidos | spa |
dc.coverage.spatial | Colombia | spa |
dc.coverage.temporal | Julio 2015 - Marzo 2016 | spa |
dc.date.accessioned | 2016-04-11T01:14:05Z | |
dc.date.accessioned | 2017-02-10T16:31:54Z | |
dc.date.accessioned | 2017-08-12T15:48:12Z | |
dc.date.available | 2016-04-11T01:14:05Z | |
dc.date.available | 2017-02-10T16:31:54Z | |
dc.date.available | 2017-08-12T15:48:12Z | |
dc.date.created | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10726/1077 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo de grado desarrolla un modelo probabilístico que predice con confiabilidad si un banco estadounidense puede presentar dificultades financieras que lo lleven a la quiebra a través de realizar el analisis de los modelos de predicción de quiebra que se han desarrollado en la literatura financiera. Se complementa esta investigación con el análisis comparativo de los de los indicadores financieros aplicables a cada modelo de predicción y se identifican los indicadores financieros son más significativos en la probabilidad de quiebra de un banco estadounidense. | spa |
dc.description.tableofcontents | Estado del arte. Modelos Discriminante y logístico. Redes Neuronales. Marco teorico. Modelos Discriminantes. Modelos de Probabilidad. Modelo de Probabilidad Lineal. Modelo Logit. Modelo Probit. Modelos de Regresión. Redes Neuronales. Ventajas y Desventajas. Metodologia. Muestra. Indicadores. Modelo de Regresión Logística – Logit. Tablas de Clasificación. Pruebas y Estadísticos. Análisis Financiero Variables Significativas. Árbol Binomial del Modelo. Aplicación Modelo sobre Muestra Total. Evaluaciones Adicionales. Matrices de Transición. Indicador: Costo de Financiación de los Activos Productivos. | spa |
dc.format.extent | 90 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.ddc | 332.10973 Crisis financiera | spa |
dc.title | Modelo predictivo de quiebra para bancos estadounidenses | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject.lemb | Riesgo (Finanzas) | spa |
dc.subject.lemb | Riesgo (Economía) | spa |
dc.subject.lemb | Predicciones | spa |
dc.subject.lemb | Pronóstico de la economía | spa |
dc.subject.lemb | Administración financiera | spa |
dc.subject.lemb | Probabilidades | spa |
dc.subject.lemb | Estadística matemática | spa |
dc.subject.lemb | Análisis financiero | spa |
dc.subject.lemb | Instituciones financieras | spa |
dc.subject.lemb | Crisis económica | spa |
dc.subject.lemb | Bancos | spa |
dc.identifier.local | MFC00388 / R436m 2016 | |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dc.description.degreename | Magíster en Finanzas Corporativas | spa |
dc.identifier.instname | instname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Biblioteca Digital - CESA | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.cesa.edu.co/ | |
dc.rights.creativecommons | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
dc.publisher.program | Maestría en Finanzas Corporativas | spa |
dc.publisher.grantor | Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA | spa |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía – Maestría | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TM | |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa |