Aplicación del modelo Z-Score de Altman en la predicción de quiebras de catorce empresas colombianas a través de redes neuronales

Abstract

Este estudio se centró en la aplicación del modelo Z-Score de Altman a 14 empresas colombianas de los sectores manufacturero y no manufacturero, abarcando actividades como la construcción, alimentos, restantes y laboratorios farmacéuticos. El objetivo principal fue evaluar la salud financiera de estas empresas y predecir su viabilidad futura mediante la implementación de redes neuronales LSTM. El modelo desarrollado además de calcular el Z-Score de Altman, un indicador usado para evaluar el riesgo de quiebra de en una empresa, también emplea redes neuronales LTSM para pronosticar el Z-Score de los próximos años. Las redes neuronales LSTM para pronosticar el Z-Score de los próximos años. Las redes neuronales LSTM fueron entrenadas con variables macroeconómicas como el PIB, la inflación, la tasa de intervención del Banco de la República Colombiana y el rendimiento del bono del tesoro americano a 10 años. Los resultados obtenidos permitieron identificar tendencias en la salud financiera a futuro, brindando una herramienta valiosa para la toma de decisiones.