Indicadores financeiros como poderoso instrumento para prever insolvência. Um estudo usando o algoritmo boosting em empresas colombianas

This study is motivated by the importance of accurately predicting insolvency before it happens. The paper aims to develop an insolvency prediction model for Colombian firms with one, two and three years of anticipation through financial ratios, keeping sample structures and taking into account insolvency-related regulation. This research contributes to the literature because unlike many studies, it takes legislation into account, explains the different types of financial ratios, and uses boosting algorithms without biasing the sample. Data from 11,812 Colombian companies covering the period 2012-2016 was used. The results show accuracy above 70% for insolvency predic­tion with one, two and three years of anticipation.Esta investigación es motivada por la importancia de tener una buena predicción de la insolvencia con anticipación. El objetivo de este artículo es desarrollar un modelo predictivo para las empresas colombianas con uno, dos y tres años de anticipación usando indicadores financieros, conservando la estructura de la muestra original y teniendo en cuenta la regulación sobre insolvencia. Este artículo contribuye a la literatura ya que, a diferencia de los estudios tradicionales, se tienen en cuenta aspectos como la legislación, se explican los diferentes tipos de indicadores financieros y se utiliza el algoritmo boosting sin sesgar la muestra inicial. Para el desarrollo de este estudio se consideró una muestra de 11.812 empresas colombianas durante el periodo 2012-2016. Los resultados muestran una precisión superior al 70% en la predicción de la insolvencia con uno, dos y tres años de anticipación.Esta pesquisa é motivada pela importância de ter uma boa previsão de insolvência com antecedência. O objetivo deste artigo é desenvolver um modelo preditivo para as empresas colombianas com um, dois e três anos de antecedência, utilizando indicadores financeiros, preser­vando a estrutura original da amostra e levando em consideração o regulamento de insolvência. Este artigo contribui com a literatura, pois, diferentemente dos estudos tradicionais, são levados em consideração aspectos como legislação, explicando os diferentes tipos de indica­dores financeiros, e o algoritmo boosting é utilizado sem influenciar a amostra inicial. Para o desenvolvimento deste estudo, considerou-se uma amostra de 11.812 empresas colombianas durante o período 2012-2016. Os resultados mostram uma precisão superior a 70% na previsão da insolvência com um, dois e três anos de antecedência