Predicción del fracaso empresarial: Una contribución a la síntesis de una teoría mediante el análisis comparativo de distintas técnicas de predicción

This paper offers a comparative analysis of the effectiveness of eight popular forecasting methods: univariate, linear, discriminate and logit regression; recursive partitioning, rough sets, artificial neural networks, and DEA. Our goals are: clarify the complexity-effectiveness balance of each methodology; identify a reduced set of independent variables that are significant predictors whatever the methodology is; and discuss and relate these findings to the financial theory, to help consolidate the foundations of a theory offinancialfailure. Our results indicate that, whatever the methodology is, reliable predictions can be made using four variables; these ratios convey information about profitability, financial structure, rotation, and operating cash flows.Este artículo ofrece un análisis comparativo de la eficacia de ocho métodos de pronóstico populares: univariante, regresiones lineal, discriminante y logit, particionamiento recursivo, rough sets, redes neuronales artificiales, y DEA. Nuestros objetivos son: aclarar el equilibrio complejidad-efectividad de cada metodología; identificar un subconjunto de variables como predictores significativos independientemente de la metodología; y discutir y relacionar estos hallazgos con la teoría financiera, para ayudar a consolidar las bases de una teoría del fallo financiero. Nuestros resultados indican que, cualquiera que sea la metodología, se pueden emitir predicciones fiables usando cuatro variables, que contienen información acerca de rentabilidad, estructura financiera, rotación, y flujos de caja