Utilidad del Deep Learning en la predicción del fracaso empresarial en el ámbito europeo

Abstract

En este trabajo pretendemos constatar la utilidad de las redes neuronales del Deep Learning en la predicción del fracaso empresarial, en particular, de las redes de alimentación hacia adelante (feedforward neuronal networks, en inglés). Se trata de una metodología caracterizada por proporcionar muy buenos resultados en términos de capacidad predictiva cuando se dispone de grandes tamaños muestrales. Para ello hemos desarrollado un modelo de predicción empresarial en empresas europeas, basado en dicho algoritmo, sobre una muestra formada por 61.624 empresas de las cuales 12.128 fueron declaradas en concurso en 2016. Como variables independientes se han considerado ratios y magnitudes económico-financieras obtenidas de las cuentas anuales del año anterior a la fecha del fracaso. Deep Learning logra una capacidad predictiva del 94%, de manera que presentan una mayor propensión al fracaso aquellas que tienen un mayor tamaño y una solvencia menor. Los resultados que se presentan se han contrastado en una submuestra de comprobación independiente y diferente a la empleada para estimar el modelo.