Logotipo del repositorio

Modelo predictivo de quiebra para bancos estadounidenses

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorCadena Lozano, Javier B.spa
dc.contributor.authorRestrepo, Andrés Felipespa
dc.contributor.authorAmaya Orozco, Santiagospa
dc.coverage.spatialEstados Unidosspa
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.coverage.temporalJulio 2015 - Marzo 2016spa
dc.date.accessioned2016-04-11T01:14:05Z
dc.date.accessioned2017-02-10T16:31:54Z
dc.date.accessioned2017-08-12T15:48:12Z
dc.date.available2016-04-11T01:14:05Z
dc.date.available2017-02-10T16:31:54Z
dc.date.available2017-08-12T15:48:12Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractEl 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.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Finanzas Corporativasspa
dc.description.tableofcontentsEstado 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.extent90 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESAspa
dc.identifier.localMFC00388 / R436m 2016
dc.identifier.reponamereponame:Biblioteca Digital - CESAspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.cesa.edu.co/
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10726/1077
dc.language.isospa
dc.publisher.grantorColegio de Estudios Superiores de Administración - CESAspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzas Corporativasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.ddc332.10973 Crisis financieraspa
dc.subject.lembRiesgo (Finanzas)spa
dc.subject.lembRiesgo (Economía)spa
dc.subject.lembPrediccionesspa
dc.subject.lembPronóstico de la economíaspa
dc.subject.lembAdministración financieraspa
dc.subject.lembProbabilidadesspa
dc.subject.lembEstadística matemáticaspa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembInstituciones financierasspa
dc.subject.lembCrisis económicaspa
dc.subject.lembBancosspa
dc.titleModelo predictivo de quiebra para bancos estadounidensesspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía – Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Miniatura
Nombre:
MFC2016-388.pdf
Tamaño:
549.43 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Miniatura
Nombre:
MFC2016-24-AU.pdf
Tamaño:
1.25 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Plain Text
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Finanzas Corporativas