Use of artificial neural networs in business failure prediction. Case of start-up firms
Francisco García Fernández, Ignacio Soret Los Santos, Francisco Llamazares Redondo, Santiago Izquierdo Izquierdo
Dpto. Ingeniería Forestal. E.T.S.I. Montes. Universidad Politécnica de Madrid. Ciudad Universitaria S/N. 28040 Madrid – España.
ESIC Business and Marketing School. Avda de Valedenigrales, S/N. 28223 Pozuelo de Alarcón (Madrid) –España.
MTP Software Quality Assurance. C/ Sta. Leonor 65; Edf. C-4. 28037 Madrid – España.
DOI: https://doi.org/10.33017/RevECIPeru2012.0010/
RESUMEN
Dentro de un país, el principal motor de la creación de empleo son las pequeñas y medianas empresas. Por ello surgen, desde ámbitos estatales, diferentes políticas de ayudas, enfocadas a promover de muy distintas formas la creación de estas pequeñas 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 más probabilidad de éxito de las que no. Existen diversas líneas de investigación encaminadas a obtener modelos estadísticos para predecir el éxito empresarial basadas en variables cuantitativas como los ratios de Altman o variables cualitativas que evalúan la formación del director, la presencia en el mercado, el control sobre el producto terminado o las políticas de formación en la empresa. Sin embargo, todos estos estudios se enfocan más a empresas ya instaladas en el mercado que a empresas de nueva creación. Para este último caso, los estudios realizados son muy escasos y de resultados muy pobres. En este estudio se pretende modelizar el éxito empresarial de empresas de nueva creación mediante la utilización de la técnica de redes neuronales artificiales partiendo tanto de datos financieros como de datos referentes a las distintas políticas de la empresa en diferentes ámbitos, como puede ser el comercial, calidad, formación o gerencial. Para obtener los datos el equipo investigador ha diseñado una encuesta específica que se realizará sobre 125 empresas de nueva creación. Para garantizar la homogeneidad de la toma de datos, las encuestas serán realizadas por el propio equipo investigador. Las redes neuronales artificiales son una potente técnica de modelización que simula el funcionamiento de un cerebro biológico. 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 resolución de ciertos problemas estructurales que afectaban al modelo de red más utilizado, el perceptrón. Aunque su principal campo de aplicación siempre ha sido el industrial, especialmente en la modelización de propiedades mecánicas de productos manufacturados, también se han utilizado en otros muchos campos que van desde la medicina a las ciencias económicas. Su característica de aproximador universal les permite modelar relaciones complejas entre variables sobre todo cuando es más importante la obtención de una solución dentro de unos márgenes aceptables que conocer la relación que existe entre las variables implicadas en el proceso. Este estudio ayudará no sólo a diferenciar entre ideas abocadas al éxito o el fracaso, sino también permitirá detectar las posibles carencias que puedan afectar a la supervivencia de las empresas de nueva creación.
Descriptores: Redes neuronales artificiales, éxito empresarial, modelización.
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 54 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 perspective 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. 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.