APLICACIÓN DE DISCRIMINANTE NO PARAMÉTRICO PARA CLASIFICAR EMPRESAS QUE COTIZAN EN BOLSA

Neuquen

Congreso; XXIX Coloquio de la Sociedad Argentina de Esatdística; 2001

Cuando el supuesto de normalidad de las variables no se cumple y no pueden aplicarse los métodos de clasificación paramétricos, es necesario trabajar con discriminación no paramétrica, a través del método de Kernel, el que clasifica vía estimación de las funciones de densidad condicionadas al grupo de pertenencia. Se seleccionó una muestra de 50 empresas bajo la forma de Sociedades Anónimas que cotizan sus acciones en la Bolsa de Comercio, previamente divididos en dos grupos: uno de ellos formado por empresas que ingresaron en rueda reducida , es decir que comenzaron a tener dificualtades financieras y otro grupo por empresas sin dificultads. Se fdefinieron en primer lugar 17 ratios que miden características económicas y financieras de las empresas a través de la relación de los diferents componentes de sus estados contables y que constituyen indicadores de rentabilidad, liquidez, endeudamietno , entre otros. Luego condiferentes criterios se fue reduciendo el número de variables utilizando modelos alternativos. Se efecturaon diversas corridas, ingresando diferente número de variables y ajustando las funciones bajo supuestos alternativos. Para identificar el modelo óptimo se siguió el criterio de mínima tasa crosvalidada (8%), que corresponde a un modelo que incluye todas las variables, trabaja con Kernel uniforme y matrices de covarianzas grupales.