Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.

En este trabajo se propone un algoritmo tipo GRASP para el problema de Selección de Variables en el ámbito de la clasificación, en el caso concreto en el que las variables explicativas son todas cuantitativas. El problema consiste en dado un conjunto de variables usadas en la clasificación seleccion...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Núñez, Laura, Casado, Silvia, Pacheco Joaquín, Gómez, Olga
Format: Article
Language:English
Published: ASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la Empresa 2004-01-01
Series:Rect@
Online Access:http://urls.my/gZltyV
id doaj-70a332c496cb4179917584cc46b8cf29
record_format Article
spelling doaj-70a332c496cb4179917584cc46b8cf292020-11-24T23:07:10ZengASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la EmpresaRect@1575-605X2004-01-01Actas_12151Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros. Núñez, LauraCasado, SilviaPacheco JoaquínGómez, OlgaEn este trabajo se propone un algoritmo tipo GRASP para el problema de Selección de Variables en el ámbito de la clasificación, en el caso concreto en el que las variables explicativas son todas cuantitativas. El problema consiste en dado un conjunto de variables usadas en la clasificación seleccionar el subconjunto de estas que lleve a cabo la tarea de forma óptima. Reducir la dimensionalidad conlleva diversas ventajas (Inza et al. 2000) como la reducción del coste en la adquisición de datos, mejora en la comprensión del modelo final de clasificador, incremento de la eficiencia del clasificador y mejora en la eficacia del clasificador. La búsqueda del subconjunto de variables es un problema NP-duro (Kohavi 1995), de modo que es recomendable el uso de estrategias metaheurísticas para obtener soluciones razonablemente buenas sin explorar todo el espacio de soluciones. No existe ningún trabajo previo que aborde este problema de clasificación en el caso concreto donde todas las variables son cuantitativas. El algoritmo propuesto está diseñado “ad-hoc” para este tipo de variables con objeto de aumentar su eficacia. Se va a aplicar a un problema de selección de ratios financieros para predecir la situación de insolvencia empresarial en España.http://urls.my/gZltyV
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Núñez, Laura
Casado, Silvia
Pacheco Joaquín
Gómez, Olga
spellingShingle Núñez, Laura
Casado, Silvia
Pacheco Joaquín
Gómez, Olga
Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
Rect@
author_facet Núñez, Laura
Casado, Silvia
Pacheco Joaquín
Gómez, Olga
author_sort Núñez, Laura
title Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
title_short Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
title_full Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
title_fullStr Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
title_full_unstemmed Resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante Grasp. Aplicación a ratios financieros.
title_sort resolución del problema de selección de variables cuantitativas mediante grasp. aplicación a ratios financieros.
publisher ASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la Empresa
series Rect@
issn 1575-605X
publishDate 2004-01-01
description En este trabajo se propone un algoritmo tipo GRASP para el problema de Selección de Variables en el ámbito de la clasificación, en el caso concreto en el que las variables explicativas son todas cuantitativas. El problema consiste en dado un conjunto de variables usadas en la clasificación seleccionar el subconjunto de estas que lleve a cabo la tarea de forma óptima. Reducir la dimensionalidad conlleva diversas ventajas (Inza et al. 2000) como la reducción del coste en la adquisición de datos, mejora en la comprensión del modelo final de clasificador, incremento de la eficiencia del clasificador y mejora en la eficacia del clasificador. La búsqueda del subconjunto de variables es un problema NP-duro (Kohavi 1995), de modo que es recomendable el uso de estrategias metaheurísticas para obtener soluciones razonablemente buenas sin explorar todo el espacio de soluciones. No existe ningún trabajo previo que aborde este problema de clasificación en el caso concreto donde todas las variables son cuantitativas. El algoritmo propuesto está diseñado “ad-hoc” para este tipo de variables con objeto de aumentar su eficacia. Se va a aplicar a un problema de selección de ratios financieros para predecir la situación de insolvencia empresarial en España.
url http://urls.my/gZltyV
work_keys_str_mv AT nunezlaura resoluciondelproblemadeselecciondevariablescuantitativasmediantegraspaplicacionaratiosfinancieros
AT casadosilvia resoluciondelproblemadeselecciondevariablescuantitativasmediantegraspaplicacionaratiosfinancieros
AT pachecojoaquin resoluciondelproblemadeselecciondevariablescuantitativasmediantegraspaplicacionaratiosfinancieros
AT gomezolga resoluciondelproblemadeselecciondevariablescuantitativasmediantegraspaplicacionaratiosfinancieros
_version_ 1725619597859618816