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Prediction of financial crises by means of rough sets and decision trees
Palabras clave:
crisis financieras, inteligencia artificial, rough sets, árboles de decisión, C4.5. (es)influyen en la aparición de crisis financieras. Utilizando una
amplia muestra de datos de países entre 1981 y 1999, se aplican
dos metodologías del campo de la Inteligencia Artificial (la
teoría Rough Set y el algoritmo C4.5) para analizar el papel de
un conjunto de variables macroeconómicas y financieras (tanto
de tipo cualitativo como de tipo cuantitativo) en la explicación
de las crisis bancarias. Estos métodos no requieren que las variables
o los datos utilizados satisfagan ningún tipo de hipótesis,
al contrario que las técnicas estadísticas empleadas tradicionalmente,
que presentan el inconveniente de que parten de hipótesis
acerca de las propiedades distribucionales de las variables
explicativas que no se suelen cumplir, lo que dificulta el análisis.
Se han obtenido muy buenos resultados en términos de acierto
en la clasificación (80% de clasificaciones correctas sobre una
muestra independiente), lo que demuestra la precisión de ambos
métodos.
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