Minería de datos y lógica difusa.Una aplicación al estudio de la rentabilidad económica de las empresas agroalimentarias en Andalucía

Bárbara Díaz and Antonio Morillas ()
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Bárbara Díaz: Universidad de Málaga

GE, Growth, Math methods from University Library of Munich, Germany

Abstract: En este trabajo se estudia la rentabilidad de la empresa agroalimentaria en Andalucía (España)mediante un conjunto de ratios, elaborados por el Instituto de Estadística de Andalucía a partir de la Central de Balances de Actividades Empresariales de Andalucía. El objeto es encontrar las características contables de las empresas más rentables. Los aspectos metodológicos que se contemplan en la aplicación comprenden algunas técnicas estadísticas avanzadas y nuevos métodos de extracción de conocimiento en grandes bases de datos (knowledge discovery y data mining). Las conclusiones a que se llega, expresadas en forma de reglas difusas obtenidas de la base de datos mediante la “teoría computacional de la percepción” (Zadeh, 2001; Last, Klein y Kandel, 2001), parecen plenamente congruentes con los postulados del análisis financiero.Si la rotación de activos es baja, no hay altas rentabilidades. Por el contrario, una importante rotación del activo, acompañada por una aceptable situación de liquidez, es lo que caracteriza a las empresas más rentables.

Keywords: Data mining; knowledge discovery; exploratory data analysis; neural networks; decision trees; accounting ratios; return of assets. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C6 D5 D9 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 22 pages
Date: 2005-12-09
Note: Type of Document - pdf; pages: 22
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