Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/57725
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMartínez Muñoz, Migueles-ES
dc.contributor.authorAlsina Piró, Eduardes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2021-07-11T09:59:46Z
dc.date.available2021-07-11T09:59:46Z
dc.date.issued2022es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/57725
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresases_ES
dc.description.abstractEste trabajo propone un sistema de alerta temprana que permite identificar empresas en riesgo de insolvencia a partir de criterios financieros y contables y actuar preventivamente para resolver sus problemas financieros. Con él, se intenta dar respuesta a dos necesidades detectadas en el régimen concursal español: la obligación de ofrecer herramientas de alerta para cumplir con la legislación de la Unión Europea y la necesidad de mejorar la eficacia de los sistemas de reestructuración para reducir el porcentaje de empresas que acaban en liquidación. El diseño del sistema de alerta se basa en la experiencia de varios países que ya han implementado herramientas similares, adaptando sus aprendizajes a las necesidades específicas del mercado español. Se estructura en tres partes que se activan de forma sucesiva: un screening automatizado a través de un modelo de Machine Learning, un autodiagnóstico que realizan las propias empresas y una verificación final por parte de expertos en insolvencia. Esta estructura permite activar las alertas lo antes posible sin conllevar un coste adicional muy elevado para las Administraciones Públicas. Como continuación a este trabajo, el autor sugiere dos líneas de investigación adicionales: una que busque mejorar los modelos de Machine Learning disponibles actualmente y otra que establezca un sistema de acompañamiento y ayuda a las empresas que reciben la alerta de riesgo de insolvencia.es-ES
dc.description.abstractThis paper presents an early warning system that identifies companies at risk of insolvency based on financial and accounting criteria and enables them to act preemptively to solve their financial problems. The aim is to respond to two needs detected in the Spanish insolvency regime: the obligation to provide early warning tools to comply with the legislation of the European Union, and the need to improve the effectiveness of our restructuring system to reduce the share of companies that end up in liquidation. The design of the early warning system is based on the experience of several countries that have already implemented similar tools, while adapting their learnings to the specific needs of the Spanish market. It is structured in three parts that are triggered sequentially: an automated screening carried out through a Machine Learning model, a self-diagnosis performed by the companies themselves, and a final verification by insolvency experts. This structure ensures that the alerts are activated as soon as possible without entailing excessive additional costs for the Government. As a follow-up to this paper, the author suggests two additional areas of research: one that seeks to improve the Machine Learning techniques currently available, and another that establishes a system of support and assistance for companies that receive an insolvency risk warning.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5307 Teoría económicaes_ES
dc.subject530713 Teoría de la inversiónes_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.titlePropuesta de un sistema de alerta temprana para empresas en riesgo de insolvenciaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsInsolvencia, Probabilidad de insolvencia, Alerta temprana, Concurso de acreedores, Restructuración, Machine Learning, Directiva (UE) 2019/1023.es-ES
dc.keywordsInsolvency, Likelihood of insolvency, Early warning, Insolvency proceedings, Restructuring, Machine Learning, Directive (EU) 2019/1023.en-GB
Aparece en las colecciones: KE2-Trabajos Fin de Grado

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TFG - Alsina Piro, Eduard.pdfTrabajo Fin de Grado854,05 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.