Estructura de la red neuronal de mapas auto-organizados para el análisis de la información financiera multidimensional

Abstract

Las empresas se estudian con la contabilidad a través de varios indicadores financieros denominados ratios financieros. Los ratios financieros miden distintos desempeños de una compañía, tales como la liquidez, la eficiencia, costos, rentabilidad de una compañía, entre otros. A través de ellos, se establece una vista amplia que permite el estudio de una compañía a nivel de inversión. El objetivo del proyecto, es mostrar la capacidad de los mapas autoorganizados de Kohonen para organizar estos datos con varios ratios financieros, de tal forma que el tomador de las decisiones de inversión, tenga un proceso de análisis financiero más fluido. Para lograr esto se desarrollo una aplicación, que le permite al usuario crear, inicializar, entrenar y salvar un mapa autoorganizado de Kohonen, con los datos de las compañías con sus distintos ratios financieros. Con el mapa autoorganizado obtenido, se puede analizar a una compañía o un grupo de compañías a través de: la visualización de los distintos ratios financieros de las compañías, la posición general de una empresa en función de todos sus ratios financieros, los ratios financieros más destacados y deficientes del mapa, el mapa de quiebra o solvencia del mapa y de las compañías estudiadas, la clasificación de una nueva empresa en el mapa autoorganizado general y el de sus distintos ratios financieros, y como recorre una empresa en un lapso período de tiempo, el mapa general autoorganizado y el de los distintos ratios financieros. El mapa autoorganizado también permite establecer grupos, para hacer un análisis clúster.