Aplicación de las redes neuronales artificiales a la predicción del
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1. 22 23 24 Garc a Fern ndez F Garc a Esteban L de Palacios de Palacios P Guindeo Casas s A 2007 Use of an Artificial Neural Network to Differentiate the Wood of Juniperus cedrus Webb amp Bertel and Juniperus canariensis Guyot Pan American AWA Meeting 2007 July 15 20 San Luis Potosi M xico Yuen C W M Wong W K Qian S Q Chan L K Fung W H K 2008 A hybrid model using genetic algorithm and neural network for classifying garment defects Expert Systems with Applications 36 2 2037 2047 Wong W K Yuen C W M Fan D D Chan 60 L K Fung E H K 2009 Stiching defect detection and classification using wavelet transform and BP neural network Expert Systems with Applications 36 2 3845 3856 E mail francisco garcia upm es2. 3 Buena La empresa compra la tecnolog a fuera para mejorar sus resultados frente a la competencia A Sostenible Utiliza la misma tecnologia que sus competidores 3 D bil Est en inferioridad de condiciones que sus competidores Implantaci n de nuevas tecnolog as 1 4 3 Poseen servicio de comercio electr nico 3 Poseen p gina WEB as como correo electr nico 3 Poseen correo electr nico K No poseen acceso a nuevas tecnolog as reas de innovaci n de la empresa N mero de reas de innovaci n en las que se han realizado inversiones 1 4 Pol tica de calidad 1 4 3 La empresa tiene registrada su pol tica de calidad de acuerdo a la serie ISO 9000 o similares 3 La empresa tiene implantado una pol tica de calidad pero no est registrada 3 La empresa est en vias de implantar un sistema de calidad 3 La empresa no cuenta con ning n control de calidad Producto terminado 1 4 3 La empresa posee un sello de calidad nacionalmente reconocido 3 La empresa controla la calidad de sus productos pero no posee ning n distintivo de calidad 3 La empresa est en vias de implantar un control de calidad en sus productos Q La empresa no realiza ning n tipo de control del producto final Las redes neuronales artificiales Las t cnicas de modelizaci n por redes neuronales artificiales han sido ampliamente utilizadas en diferentes reas de conocimiento incluida la econom a en especi
3. Artificial neural networks ANN are a technique that involves the use of mathematical structures that imitate the functioning of the biological brain Their use of ANNs has significantly increased in the late 70 s due to the high computers development and the resolution of some structural problems affecting the perceptron one of the most used models The major beneficiary has been the industrial sector with the modeling of mechanical properties of manufacturing products However they have been applied to many other fields that range from medicine to the field of economics The nature of ANNs as universal aproximator makes them a very useful tool for modeling processes in which obtaining a result from the initial data is more important than the relations between the variables involved The study will help to differentiate between successful and failure ideas and to detect competitive weaknesses that may adversely impact their future survival of start up companies Keywords Artificial neural networks Enterprise solvency Modeling INTRODUCCION En el ambito empresarial hay un gran inter s en utilizada especialmente en la modelizaci n de conocer de antemano si una empresa reci n creada procesos industriales aunque su uso tambi n se ha va a ser capaz de sobrevivir o no Existen diferentes extendido a la modelizaci n en economia herramientas m s o menos precisas que intentan especialmente en el campo burs til o de los modelizar la super
4. puede encajar en un var n 62 5 del total de emprendedores de unos 36 a os y medio con estudios universitarios 55 4 los poseen Generalmente la raz n que impulsa a un emprendedor a crear una nueva empresa es el reconocimiento de una oportunidad de negocio 80 1 aunque tambi n hay un nutrido grupo 15 8 que se deciden a crear su propia empresa porque no tienen otro medio de vida o porque se han quedado sin trabajo y las perspectivas para encontrar uno nuevo son escasas En este aspecto hay que resaltar que ha descendido el ndice que mide la percepci n de oportunidades para emprender de personas que conocen a emprendedores o de personas con esp ritu competitivo Sin embargo ha aumentado el porcentaje de personas que se siente con conocimientos y habilidades para emprender lo que puede ser un s ntoma de una leve reactivaci n del inter s por comenzar una nueva empresa Pero de esta crisis tambi n se pueden extraer algunos datos positivos y es que las empresas que sobreviven han mejorado su competitividad debido principalmente a la inversi n realizada en tecnolog as de ltima generaci n De todas las regiones espa olas las que mejor est n aguantando su actividad emprendedora son Melilla y Baleares esta ltima influenciada por el sector turismo imperante en la zona manteni ndose Catalu a la cabeza de la clasificaci n debido principalmente al car cter tradicional emprendedor de la poblaci n Cuestionar
5. Aplicaci n de las redes neuronales artificiales a la predicci n del xito empresarial Caso particular de las empresas de nueva creaci n Use of artificial neural networks in business failure prediction Case of start up firms Francisco Garc a Fernandez Ignacio Soret Los Santos Francisco Llamazares Redondo Santiago Izquierdo Izquierdo Dpto Ingenier a Forestal E T S l Montes Universidad Polit cnica de Madrid Ciudad Universitaria S N 28040 Madrid Espana 2 ESIC Business and Marketing School Avda de Valedenigrales S N 28223 Pozuelo de Alarc n Madrid Espa a 3MTP Software Quality Assurance C Sta Leonor 65 Edf C 4 28037 Madrid Espa a RESUMEN Dentro de un pa s el principal motor de la creaci n de empleo son las peque as y medianas empresas Por ello surgen desde mbitos estatales diferentes pol ticas de ayudas enfocadas a promover de muy distintas formas la creaci n de estas peque as y medianas empresas Desde el punto de vista del organismo patrocinador es importante contar con una herramienta lo suficientemente fiable para diferencias aquellas ideas que tengan m s probabilidad de xito de las que no Existen diversas l neas de investigaci n encaminadas a obtener modelos estad sticos para predecir el xito empresarial basadas en variables cuantitativas como los ratios de Altman o variables cualitativas que eval an la formaci n del director la presencia en el mercado el cont
6. a S A Madrid Priore P de la Fuente D Pino R Puente J 2002 Utilizaci n de las redes neuronales en la toma de decisiones Aplicaci n a un problema de secuenciaci n Anales de Mec nica y Electricidad 79 6 28 34 Samarasinghe S Kulasiri D Jamieson T 2007 Neural networks for predicting fracture toughness of individual wood samples Silva Fennica 41 105 122 Hornik K Stinchcombe M White H 1989 Multilayer feedforward networks are universal approximators Neural Networks 2 359 366 Hagan M T Demuth H B Beale M H 1996 Neural network design PWS Pub Co Boston USA Lin T Y Tseng C H 2000 Optimum design for artificial neural networks an example in a bicycle derailleur system Eng Applications of Artificial Intelligence 13 3 14 Cheng C 1995 A multi layer neural network model for detecting changes in the process mean Computers and Industrial Engineering 28 51 61 Xu J 2007 A genetic neural network for predicting materials mechanical properties Third International Conference on Natural Computation ICNC 2007 1 710 714 Demuth H Beale M Hagan M 2000 Neural network toolbox for use with MATLAB User s Guide Version 4 Math Works Natick MA Haykin S 1999 Neural Networks A Comprehensive Foundation Prentice Hall 2nd edition New Jersey USA 842 pp ISBN 0132733501 Clark J Y 2003 Artificial neural networks for species identification by taxonomists Biosystems 72 131 147
7. actions on neural networks 12 4 929 935 Rubio Ba n A Arag n S nchez A 2002 Factores explicativos del xito competitivo Un estudio emp rico en la PYME Cuadernos de Gesti n 2 1 49 63 Arag n S nchez A Rubio Ba n A 2005 Factores explicativos del xito competitivo el caso de las PyMEs del estado de Veracruz Contadur a y Administraci n 2 35 69 http redalyc uaemex mx src inicio ArtPdfRed jsp iCve 39512460003 Woods S A Hampson S E 2005 Measuring the Big Five with single items using a bipolar response scale European Journal of Personality 19 373 390 Jo H Han I Lee H 1997 Bankruptcy prediction using case based reasoning neural Networks and discriminant analysis Expert Systems With Applications 13 2 97 108 Yang Z R Platt M B Platt H D 1999 Probabilistic neural networks in bankruptcy prediction Journal of Business Research 44 67 74 Hsiao S H Whang T J 2009 A study of financial insolvency prediction model for life insurers Expert systems with applications 36 6100 6107 Jalil M A Misas M 2007 Evaluaci n de pron sticos del tipo de cambio utilizando 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 redes neuronales y funciones de p rdida asim tricas Revista Colombiana de Estadistica 30 143 161 P rez M L Martin Q 2003 Aplicaciones de las redes neuronales a la estadistica Cuadernos de Estadistica La Murall
8. al las predicciones de solvencia empresarial pero para empresas ya implantadas 2 7 8 y 9 y en el estudio de la evoluci n de los mercados de divisas 10 Las redes neuronales artificiales son unas estructuras matem ticas inspiradas en el cerebro biol gico capaces de extraer el conocimiento intr nseco a un conjunto de ejemplos 11 componen de una serie de de elementos denominados neuronas interconectados entre s Figura 1 Es en estas conexiones d nde se almacena el conocimiento extra do 12 Capas ocultas Capa de entrada en DE Capa de salida i y Salida J T Conexi n a Neurona masa Figura 1 Esquema de una red neuronal tipo perceptr n Existen un gran n mero de tipos de redes neuronales artificiales pero de todas ellas la m s utilizada es el perceptr n multicapa 13 debido a su car cter de aproximador universal de funciones lo cual le hace especialmente apropiado para modelizar relaciones complejas entre variables en las que es m s importante la obtenci n de un resultado dentro de unos m rgenes de confianza apropiados que conocer c mo se relacionan entre si las variables implicadas en el modelo 14 15 Figura 1 En el perceptr n multicapa las neuronas se encuentran organizadas en una serie de capas con conexiones exclusivamente hacia delante La capa de entrada recibe las se ales de las variables de entrada y se encarga de distribuir la informaci n hacia l
9. as capas interiores La capa interna o capa 5I oculta es la encargada de realizar las operaciones matem ticas encaminadas a la obtenci n de una soluci n final esta capa puede estar formada a su vez por una o varias subcapas Finalmente la capa de salida es la encargada de mostrar el resultado obtenido por las operaciones realizadas en la capa interna El n mero de neuronas de la capa de entrada coincide con la dimensi n del vector de entrada al igual que el n mero de neuronas de la capa de salida coincide con la dimensi n del vector salida Sin embargo no hay una metodolog a definida para saber a priori c mo se debe configurar nuestra red es decir cuantas neuronas se deben colocar en la capa interna y el n mero de subcapas que debe tener por lo que el nico m todo para obtener la configuraci n final es mediante prueba y error 16 teniendo en cuenta que un n mero peque o de elementos en la capa interna puede impedir una correcta generalizaci n por parte de la red y un n mero muy grande de elementos no mejora sustancialmente el resultado y s ralentiza el proceso de aprendizaje 17 18 Como funci n de transferencia se ha escogido la tangente hiperb lica sigmoidea una variante de la tangente hiperb lica la cual mejora el rendimiento de la red y produce una salida mucho m s r pida 17 19 Figura 2 ONO f x 2_ ire 1 ON 1 Figura 2 Funci n tangente hiperb lica
10. e utilizar n no s lo para adjudicar la empresa al grupo de xito o fracaso sino para conocer cu nto de cerca est de cada grupo As una salida de por ejemplo 0 8 0 2 est m s cercana al xito que una de 0 6 0 3 RESULTADOS Y DISCUSI N Actualmente este estudio se encuentra en la fase de recogida de datos Han sido entrevistados 125 emprendedores sobre los que se realizar un seguimiento exhaustivo durante los pr ximos dos a os tras los cu les se completar el estudio Tras el cual se pretende contar con una herramienta que permita no s lo estimar el grado de xito o fracaso de un emprendedor al comienzo de su andadura sino tambi n nos permita estudiar las carencias que presentan las personas que se embarcan en este tipo de andaduras RECONOCIMIENTOS Proyecto de investigaci n financiado por ESIC Business and Marketing School Espa a REFERENCIAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 de la Vega Garcia Pastor J 2010 GEM Informe Ejecutivo 2009 Espa a Madrid Instituto de Empresa Madrid Emprende 2009 Memoria de Viveros de Empresa de la Comunidad de Madrid Madrid Madrid Emprende Lacher R C Coats P K Sharma S C Fant L F 1995 A neural network for classifying the financial health of a firm European Journal of Operational Research 85 53 65 Atiya A M 2001 Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks a survey and new results IEEE Trans
11. io La supervivencia de una empresa est ntimamente relacionada con sus capacidades financieras Sin 55 embargo esta informaci n no siempre es accesible para su estudio y en algunas ocasiones cuando es accesible no es del todo fiable Existen adem s otros factores cualitativos que tienen gran influencia en el xito de la empresa como pueden ser su capacidad tecnol gica las pol ticas de calidad o el grado de cualificaci n de su personal En este estudio se van a combinar datos cuantitativos procedentes de los ratios financieros con datos cualitativos que describen el tipo de empresa y su organizaci n 1 Ratios Financieros Se van a utilizar los ratios financieros de Altman 2 3 por ser unos de los m s utilizados para predecir la solvencia empresarial e Capital disponible Activos totales Entendiendo por working capital como la diferencia entre las current assets y las current liabilities Este ratio es estad sticamente significativo tanto en el an lisis cl sico de an lisis simple como multivariante e Beneficios no distribuidos Activos totales Los beneficios no distribuidos son generalmente mayores para las empresas m s antiguas y posicionadas que para las recientemente incorporadas La raz n de la utilizaci n de este ratio es que las posibilidades de una bancarrota son mayores durante los primeros a os de vida de una empresa e Ganancias antes de inter s e impuestos Activos Totales Este
12. nso del error en el conjunto de entrenamiento lo cual indicar a un sobreentrenamiento de la red a partir de ese punto Para conocer la capacidad de generalizaci n se utilizar el tercer grupo el de comprobaci n A tal fin se ha desarrollado un software espec fico de b squeda Figura 3 Initilize_data Preprocessing_data Sublayer loops for h 1 to 15 for i 1 to h Create_neural_network net Training loop for k 1 to 500 Train net Simulate net Avoid_overfitting end for k end for i end for h Final Get_best_net Display_results Figura 3 Pseudocodigo del programa de busqueda Para el entrenamiento se ha utilizado el algoritmo de retropropagacion resilente 19 el cual mejora los resultados del aprendizaje para el caso de funciones de transferencia sigmoidea 19 Para evaluar los resultados tanto del proceso de entrenamiento como de validaci n se ha utilizado la f rmula del grado de confianza o porcentaje de precisi n 21 22 23 24 Ecuaci n 2 GC 100 Peor tot Ecuaci n 2 GC Grado de confianza ncorr N mero de aciertos ntot N mero total de datos El conjunto de entrada est compuesto por las variables enunciadas en el apartado del cuestionario Como conjunto de salida se ha optado por dos neuronas con valor 1 0 para el caso de xito y 0 1 para el caso de fracaso La funci n de transferencia produce una salida continua entre cero y uno por lo los datos de salida s
13. o sector pero tiene conocimientos en el mbito de la empresa K El director desconoce inicialmente el sector de la empresa Pol tica de formaci n en la empresa 1 4 3 Tiene implantado un sistema de formaci n K Realizan cursos formaci n en la empresa pero sin un criterio de necesidad definido K S lo realizan cursos de formaci n cuando los trabajadores lo solicitan 3 No tiene pol ticas de formaci n Facilidad de acceso a nuevos clientes 1 4 K Tiene contactos en diferentes mercados K Tiene un departamento de marketing orientado a la b squeda de nuevos clientes K El director es el encargado de la b squeda de nuevas oportunidades 3 No tienen pensado ampliar mercados Servicio de atenci n al cliente 1 4 56 3 Constan de un departamento de atenci n al cliente con formularios espec ficos para cada ocasi n C Constan de departamento de atenci n al cliente pero sin formularios espec ficos 3 Es la propia direcci n qui n atiende las quejas directamente 3 Carecen de atenci n al cliente Posicionamiento de la marca 1 4 3 Buena La marca es m s conocida que la de sus competidores O Sostenible La marca es igual de conocida que sus competidores 3 D bil La marca es menos conocida que la de sus competidores 3 Nulo La marca es desconocida pr cticamente Recursos tecnol gicos 1 4 Q Fuerte la empresa desarrolla su propio software para mejorar los resultados frente a la competencia
14. ratio es especialmente importante a la hora de valorar distintas empresas sometidas a reg menes fiscales diferentes Es importante en la predicci n de bancarrotas desde el punto de vista de que la supervivencia de una empresa en el mercado depende directamente del potencial productivo de sus activos e Capitalizaci n bursatil Deudas totales Este ratio valora la capacidad competitiva de la empresa en el mercado muestra cu nto pueden descender los activos de la empresa antes de que sus deudas superen sus activos llegando a una insolvencia financiera Ventas Activos Totales Este ratio mide la utilizaci n de los activos por parte de la empresa 2 Datos cualitativos La elecci n de los datos cualitativos est basada en los estudios previos de Arag n Sanchez y Rubio Ba n 4 5 y Woods y Hampson 6 los cuales establecen los par metros decisivos para estudiar el posicionamiento de la empresa y su capacidad de supervivencia Tama o de la empresa 1 3 K Microempresa 3 Peque a empresa Q Mediana empresa Tipo de empresa 1 2 Q Familiar K Accionariado Perspectivas del sector 1 4 K Sector en gran auge K Sector con una leve tendencia creciente K Sector con una leve tendencia decreciente KG Sector en declive Experiencia en el sector 1 4 K El director procede del sector con varios a os de experiencia K El director procede de un sector similar al de la empresa K El director procede de otr
15. rol sobre el producto terminado o las pol ticas de formaci n en la empresa Sin embargo todos estos estudios se enfocan m s a empresas ya instaladas en el mercado que a empresas de nueva creaci n Para este ltimo caso los estudios realizados son muy escasos y de resultados muy pobres En este estudio se pretende modelizar el xito empresarial de empresas de nueva creaci n mediante la utilizaci n de la t cnica de redes neuronales artificiales partiendo tanto de datos financieros como de datos referentes a las distintas pol ticas de la empresa en diferentes mbitos como puede ser el comercial calidad formaci n o gerencial Para obtener los datos el equipo investigador ha dise ado una encuesta espec fica que se realizar sobre 125 empresas de nueva creaci n Para garantizar la homogeneidad de la toma de datos las encuestas ser n realizadas por el propio equipo investigador Las redes neuronales artificiales son una potente t cnica de modelizaci n que simula el funcionamiento de un cerebro biol gico Su uso ha experimentado un gran a partir de finales de los setenta debido principalmente al aumento de potencia en los ordenadores y a la resoluci n de ciertos problemas estructurales que afectaban al modelo de red m s utilizado el perceptr n Aunque su principal campo de aplicaci n siempre ha sido el industrial especialmente en la modelizaci n de propiedades mec nicas de productos manufacturados tambi n se han utilizado en o
16. sigmoidea Los datos de entrada se deben normalizar para mejorar el rendimiento de la funci n de transferencia mediante la siguiente ecuaci n Ecuaci n 1 XX mi X max X X 1 Ecuaci n max min X valor despu s de la normalizaci n del vector X Xmin Y Xmax M ximo y M nimo valor del vector X Como m todo de entrenamiento de la red se ha utilizado el aprendizaje supervisado 11 15 20 En este m todo se presentan a la red tanto el vector de entrada como su soluci n y mediante sucesivos ciclos de aprendizaje la red va obteniendo los valores de las conexiones internas Con el fin de comprobar la correcta generalizaci n de la red el conjunto total de datos se ha dividido aleatoriamente y sin repetici n en tres subconjuntos el de entrenamiento 60 del total el de validaci n 20 del total y el de comprobaci n 20 del total Un problema muy com n en el entrenamiento de la red es el sobrentrenamiento su manifestaci n m s clara es un aumento en el error en el grupo de validaci n frente a un progresivo descenso del error en el grupo de entrenamiento 11 14 15 Para prevenirlo se ha utilizado el m todo de Early Stopping descrito en el Manual del Usuario de MATLAB Para ello se ha comprobado cada 100 epochs la evoluci n del error tanto en conjunto de entrenamiento como en el de validaci n de forma que se detectase un aumento en el error en el conjunto de validaci n frente a un desce
17. spective is a research area to which significant resources have been devoted in recent times Such a model would not only help emerging companies to predict the outcome of their venture under certain circumstances but would facilitate detecting possible weaknesses that may result in business failure However the studies conducted to develop prediction models have focused more on already established companies than on start up firms These models have mainly been based on regression analyses of quantitative variables e g Altman ratios and qualitative variables e g training manager product quality or training innovation price and quality control policies and so far they have not been able to achieve realistic results This is mainly because of limitations that exist in the regression fits required to model the relationships between the different variables involved Similarly the few business survival studies that have focused on start up businesses have also had very poor results In this study will an artificial neural network will be developed for business success failure of entrepreneurship initiatives modeling based on both financial data and qualitative information relating to various management policies To collect data researchers will conduct a series of personal surveys with managers from 125 companies The surveys will be conducted by the same team of researchers to ensure the consistency of questions involving qualitative variables
18. tros muchos campos que van desde la medicina a las ciencias econ micas Su caracter stica de aproximador universal les permite modelar relaciones complejas entre variables sobre todo cuando es m s importante la obtenci n de una soluci n dentro de unos m rgenes aceptables que conocer la relaci n que existe entre las variables implicadas en el proceso Este estudio ayudar no s lo a diferenciar entre ideas abocadas al xito o el fracaso sino tambi n permitir detectar las posibles carencias que puedan afectar a la supervivencia de las empresas de nueva creaci n Descriptores Redes neuronales artificiales xito empresarial modelizaci n ABSTRACT Small and medium sized enterprises SME are the driving force of economic expansion and employment creation in any country Therefore it is critical to promote the creation of new SMEs and maximize their chances of survival especially in the first three critical years of their lives Recognizing this governments often 53 develop and implement diverse policies aimed at boosting entrepreneurship and supporting the creation of business initiatives particularly those that helping SMEs in the early stages of life From a sponsor s e g the government or private business incubators standpoint it is important to understand the probability of survival that of new companies Developing a model that attempts to explain the success or failure in a company from a quantitative and qualitative per
19. vivencia de una empresa a partir mercados de divisas de una serie de datos cualitativos sobre el tipo de empresa o el mercado en el que opera o cuantitativos basados en sus ratios contables MATERIALES Y METODOS Sin embargo englobar dentro de un mismo modelo ambos tipos de variables es una tarea muy El emprendimiento en Espa a complicada y sin garant as de xito En emprendimiento en Espa a ha sufrido una gran La modelizaci n basada en redes neuronales caida en los ltimos a os debido principalmente a la artificiales puede representar una mejora sustancial Crisis econ mica que no s lo se ha cebado en las en los resultados obtenidos Esta t cnica ha sido peque as empresas sino que ha disminuido 54 enormemente el cr dito disponible para crear nuevas de hecho el capital medio invertido en poner en marcha una iniciativa empresarial ha disminuido en casi un 50 de 2008 a 2009 Cabe s lo comprobar c mo el ndice de Actividad Emprendedora ha ca do hasta niveles de 2004 1 La distribuci n sectorial de la actividad emprendedora tambi n se ha visto modificada debido a la crisis As la mayor reducci n se ha producido en el sector servicios a otras empresas seguido del sector primario Es el sector orientado al consumo el que mejor est resistiendo estos a os debido principalmente a la mayor facilidad y el menor coste que supone la actividad emprendedora en este campo El modelo actual de emprendedor en Espa a se
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