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Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de la solvencia empresarial

dc.contributor.authorAndrés Suárez, Javier 
dc.date.accessioned2018-02-16T09:59:13Z
dc.date.available2018-02-16T09:59:13Z
dc.date.issued2000
dc.identifier.citationDocumentos de trabajo ( Universidad de Oviedo. Facultad de Ciencias Económicas ), 206, (2000)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/45810
dc.description.abstractEn este trabajo se realiza una revisión de las principales aplicaciones para el análisis de la solvencia de las diferentes técnicas procedentes del campo de la Inteligencia Artificial. Dentro de éstas, los sistemas expertos son la más tradicional y extendida, con gran número de aplicaciones en servicio, principalmente en instituciones financieras que los utilizan para la evaluación del riesgo de crédito. Las redes neuronales son un instrumento de más reciente aparición, si bien en los últimos años han recibido considerable atención por parte del mundo académico y profesional, y ya empiezan a implantarse en diversas organizaciones modelos de análisis de la solvencia basados en la computación neuronal. Además se revisan ciertas técnicas de aparición muy reciente, como los sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión o los algoritmos genéticos que, a pesar de que actualmente tienen poca trascendencia fuera del ámbito académico, es previsible que en un futuro próximo alcancen un mayor grado de difusión.
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofDocumentos de trabajo ( Universidad de Oviedo. Facultad de Ciencias Económicas )
dc.rights© Javier Andrés Suárez
dc.rightsCC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source.urihttps://dialnet.unirioja.es/servlet/extart?codigo=1252835
dc.titleTécnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de la solvencia empresarial
dc.typejournal article
dc.rights.accessRightsopen access


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