Improving bankruptcy prediction in micro-entities by using nonlinear effects and non-financial variables

The use of non-parametric methodologies, the introduction of non-financial variables, and the development of models geared towards the homogeneous characteristics of corporate sub-populations have recently experienced a surge of interest in the bankruptcy literature. However, no research on default prediction has yet focused on micro-entities (MEs), despite such firms’ importance in the global economy. This paper builds the first bankruptcy model especially designed for MEs by using a wide set of accounts from 1999 to 2008 and applying artificial neural networks (ANNs). Our findings show that ANNs outperform the traditional logistic regression (LR) models. In addition, we also report that, thanks to the introduction of non-financial predictors related to age, the delay in filing accounts, legal action by creditors to recover unpaid debts, and the ownership features of the company, the improvement with respect to the use of solely financial information is 3.6%, which is even higher than the improvement that involves the use of the best ANN (2.6%)

A Comparison of classification/regression trees and logistic regression in failure models

The use of non-parametric statistical methods, the development of models geared towards the homogeneous characteristics of corporate sub-populations, and the introduction of non-financial variables, are three main issues analysed in this paper. This study compares the predictive performance of a non-parametric methodology, namelyClassification/Regression Trees (CART), against traditional logistic regression (LR) by employing a vast set of matched-pair accounts of the smallest enterprises, known as micro-entities,from the United Kingdom for the period 1999 to 2008 that includes financial, non-financial, and macroeconomic variables. Our findings show that CART outperforms the standard approach in the literature, LR

Hybrid model using logit and nonparametric methods for predicting micro-entity failure

Following the calls from literature on bankruptcy, a parsimonious hybrid bankruptcy model is developed in this paper by combining parametric and non-parametric approaches.To this end, the variables with the highest predictive power to detect bankruptcy are selected using logistic regression (LR). Subsequently, alternative non-parametric methods (Multilayer Perceptron, Rough Set, and Classification-Regression Trees) are applied, in turn, to firms classified as either “bankrupt” or “not bankrupt”. Our findings show that hybrid models, particularly those combining LR and Multilayer Perceptron, offer better accuracy performance and interpretability and converge faster than each method implemented in isolation. Moreover, the authors demonstrate that the introduction of non-financial and macroeconomic variables complement financial ratios for bankruptcy prediction

Modelling self-sufficiency of microfinance institutions using logistic regression based on principal component analysis

Analizar los factores que influyen en la sostenibilidad es clave para llegar a alcanzarla. En base a la Teoría de los Recursos y las Capacidades (Grant, 1991), desarrollamos un modelo de gestión que determina los factores explicativos de la sostenibilidad de las instituciones microfinancieras (IMF). El modelo empírico se desarrolla aplicando análisis de componentes principales y regresión logística, sobre una muestra de 313 IMF, con 31 variables financieras agrupadas en seis componentes/factores que están teóricamente relacionadas con su autosuficiencia. Nuestros resultados muestran una relación significativa y positiva entre el tama˜no y la eficiencia-productividad de las IMF con su sostenibilidad, presentando el factor riesgo de crédito una relación inversa con respecto a dicha sostenibilidad. Por tanto, sugerimos que las IMF que quieran continuar desarrollando su actividad bajo un enfoque de autosuficiencia, deben fomentar una estrategia de gestión orientada hacia: (1) el aumento de la eficiencia-productividad, (2) el control exhaustivo del riesgo de crédito y (3) el incremento del tama˜no para la consecución de economías de escala. La capacidad predictiva del modelo es alta, con un área bajo la curva ROC (AUC) del 89.7%.The analysis of the factors that influence sustainability is the key to achieving it. Based on the Theory of Resources and Capabilities (Grant, 1991), a management model that determines the explanatory factors of the sustainability of microfinance institutions (MFI) is developed. The empirical model is constructed by applying a principal component and logistic regression analysis using a sample of 313 MFI, with 31 finance variables, grouped into 6 components/factors that are theoretically associated with selfsufficiency. The results obtained showed a significant and positive relationship between size and the efficiency-productivity of the MFI and their sustainability, with the credit risk factor having an inverse relationship as regards that sustainability. Thus, it may be suggested that the MFI that wish to continue developing their activity using a self-sufficiency approach must promote a management strategy oriented towards: (1) an increase in efficiency-productivity, (2) the exhaustive control of credit risk and, (3) the increase in size in order to achieve economies of scale. The predictive capacity of the model is high, with an area under the ROC curve of 89.7%

¿Deben utilizar las instituciones microfinancieras un credit scoring? Análisis del caso español

No existe consenso sobre la idoneidad de la implementación de los modelos de credit scoring para evaluar la solvencia del solicitante de un microcrédito. En este trabajo, se propone una metodología que permite decidir, a priori, en función del enfoque estratégico que tenga una Institución Microfi nanciera (IMF), si le sería útil o no dicha implementación. Para llevar a cabo la discriminación anterior, se ha diseñado una matriz que clasifi ca a las IMFs, según sus orientaciones estratégicas, en potenciales implantadoras de sistemas de credit scoring, o bien, en IMFs que no necesitan tales herramientas. Para realizar la investigación, hemos utilizado la metodología del caso, analizando tres IMFs españolas con perfi les diferentes a través de un cuestionario, recabando datos cuantitativos y cualitativos, al objeto de buscar evidencia empírica que corrobore el análisis teórico realizado.No consensus exists about the suitability of the implementation of credit scoring models for the assessment of the creditworthiness of a microcredit applicant. In this paper, a methodology is proposed in order to fi rst determine, depending on the strategic focus of the MFIs, whether this implementation would be useful. For this discrimination, a matrix is designed which classifi es the MFIs, according to their strategy, as potential or non-potential users of a credit-scoring system. To this end, a case-study methodology is employed which analyses three MFIs of widely diff ering profi les by means of a both quantitative and qualitative survey whose aim is to seek empirical evidence which verifi es the theoretical analysis performed

Caso prático: A análise dos problemas financeiros da criação de microempresas com a ajuda de máquinas de ve tores de suporte

Despite the leading role that micro-entrepreneurship plays in economic development, and the high failure rate of microenterprise start-ups in their early years, very few studies have designed financial distress models to detect the financial problems of micro-entrepreneurs. Moreover, due to a lack of research, nothing is known about whether non-financial information and nonparametric statistical techniques improve the predictive capacity of these models. Therefore, this paper provides an innovative financial distress model specifically designed for microenterprise startups via support vector machines (SVMs) that employs financial, non-financial, and macroeconomic variables. Based on a sample of almost 5,500 micro-entrepreneurs from a Peruvian Microfinance Institution (MFI), our findings show that the introduction of non-financial information related to the zone in which the entrepreneurs live and situate their business, the duration of the MFI-entrepreneur relationship, the number of loans granted by the MFI in the last year, the loan destination, and the opinion of experts on the probability that microenterprise start-ups may experience financial problems, significantly increases the accuracy performance of our financial distress model. Furthermore, the results reveal that the models that use SVMs outperform those which employ traditional logistic regression (LR) analysis.A pesar del destacado papel que desempeña el microemprendimiento en el desarrollo económico y de la alta tasa de quiebra que tienen las nuevas microempresas en sus primeros años de vida, muy pocos estudios han diseñado un modelo para detectar las dificultades financieras de los microemprendedores. Además, debido a la ausencia de investigaciones, no se conoce nada acerca de si la información no financiera y las técnicas estadísticas no paramétricas mejoran la capacidad predictiva de estos modelos. Por tanto, este artículo proporciona un innovador modelo para detectar las dificultades financieras específicamente diseñado para las microempresas de nueva creación mediante el uso de máquinas de soporte vectorial (MSV ) y empleando variables financieras, no financieras y macroeconómicas. Basados en una muestra de casi 5.500 de una Institución Microfinanciera (IM F) peruana, nuestros hallazgos muestran que la introducción de información no financiera relacionada con la zona en la que el emprendedor vive y localiza su negocio, la duración de la relación IM F-emprendedor, el número de préstamos concedidos por la IM F en el último año, el destino del préstamo y la opinión de los expertos sobre la probabilidad de que la nueva microempresa experimente problemas financieros, aumentan de manera significativa la precisión de nuestro modelo de detección de dificultades financieras. Además, los resultados revelan que los modelos construidos usando MVS superan los obtenidos por aquellos modelos que emplean el tradicional análisis de regresión logística.Malgré le rôle important que joue le micro-entreprenariat dans le développement économique, et le taux élevé d’échec des nouvelles micro-entreprises dans leurs premières années d’existence, très peu d’études ont élaboré un modèle pour détecter les difficultés financières des micro-entrepreneurs. De plus, étant donné l’absence de travaux de recherche nous ne savons aucunement si l’information non financière et les techniques non paramétriques améliorent la capacité prédictive de ces modèles. Par conséquent, cet article propose un modèle innovant pour détecter les détresses financières, spécialement conçu pour les micro-entreprises qui viennent d’être créées par l’utilisation de machines à vecteurs de support (MVS ) et en utilisant des variables financières, non financières et macroéconomiques. Nous basant sur un échantillon de près de 5.500 microentrepreneurs d’une Institution Micro-Financière (IM F) péruvienne, nos résultats montrent que l’introduction d’informations non financières liées à la zone où l’entrepreneur vit et situe son affaire, à la durée de la relation IMF–entrepreneur, au nombre de prêts accordés par l’IM F au cours de la dernière année, à la destination du prêt et l’avis des experts sur la probabilité que la nouvelle micro-entreprise connaisse des problèmes financiers, augmentent de manière significative la précision de notre modèle de détection de difficultés financières. De plus, les résultats montrent que les modèles construits en utilisant des MVS dépassent ceux obtenus par les modèles qui utilisent l’analyse traditionnelle de régression logistique.Apesar do destacado papel que o microempreendimento desempenha no desenvolvimento econômico e da alta taxa de falências que as novas microempresas têm nos seus primeiros anos de vida, poucos estudos têm projetado um modelo para detectar as dificuldades financeiras dos microempreendedores. Além disso, devido à ausência de pesquisas, não se sabe nada sobre se a informação não financeira e as técnicas estatísticas não paramétricas melhoram a capacidade preditiva destes modelos. Portanto, este artigo proporciona um inovador modelo para detectar as dificuldades financeiras especificamente projetado para as microempresas de criação recente mediante o uso de máquinas de vetores suportes (MVS ) e utilizando variáveis financeiras, não financeiras e macroeconômicas. Baseados em uma amostra de quase 5.500 microempresas de uma micro-instituição financeira (IM F) peruana, encontramos que a introdução de informação não financeira relacionada com a região na qual o empreendedor mora e localiza o seu negócio, a duração da relação IM F- empreendedor, o número de empréstimos concedidos pela IM F no último ano, a destinação do empréstimo e a opinião dos peritos sobre a probabilidade de a nova microempresa ter problemas financeiros aumentam significativamente a precisão do nosso modelo de detecção de dificuldades financeiras. Além do mais, os resultados revelam que os modelos construídos utilizando MVS ultrapassam os obtidos por aqueles modelos que utilizam a tradicional análise de regressão logística

Design of a specific model for predicting micro-entities failure

La importancia de las micro-entities como generadoras de empleo y propulsoras de la actividad económica conlleva, unida a sus mayores tasas de quiebra y a su dificultad para acceder a las fuentes de financiación, la necesidad de dise~nar métodos apropiados que anticipen sus quiebras. Con este fin, en este trabajo se desarrolla un modelo híbrido mediante la combinación de enfoques paramétricos y no paramétricos para la detección de sus quiebras. Para ello, se seleccionan las variables con mayor poder predictivo para detectar la quiebra mediante un modelo híbrido de regresión logística (LR) y árboles de regresión y clasificación (CART). Nuestros resultados muestran que este modelo híbrido obtiene una mejor performance que aquellos modelos implementados de forma aislada, además de tener una más fácil interpretación y una convergencia más rápida. Por otra parte, se constata la conveniencia de la introducció de variables no financieras y macroeconómicas que complementen a la información proporcionada por los ratios financieros para la predicción de la quiebra de las micro-entities, lo cual está en línea con las características propias e idiosincrasia de este tama~no empresarial recientemente definido por la Comisión Europea.The importance of micro-entities due to their generation of employment and propelling economic activity, together with the fact of their particularities, implies the need to design appropriate methods that anticipate their bankruptcies. For that purpose, a hybrid model by combining parametric and nonparametric approaches is developed in this paper. First, the variables with the highest predictive power to detect bankruptcy are selected using logistic regression (LR). Subsequently, a non-parametric method, namely regression trees and classification (CART), is then applied to companies classified as \bankruptcy" or \non-bankruptcy". Our results show that this model provides a better result than when it is implemented in isolation, which joins its easier interpretation and faster convergence. Moreover, we demonstrate that the introduction of non-financial and macroeconomic variables complement the financial ratios for bankruptcy prediction. Findings are based on a data set of micro-entities (MEs), as recently defined by the European Union

La metodología de los Rough Sets como técnica de preprocesamiento de datos: una aplicación a las quiebras de microempresas familiares

Micro enterprises (MEs) represent over 75 % of all enterprises in the EU, accounting for over 30 % of employment. However, since the onset of the economic crisis in 2008, this business segment has suffered high rates of bankruptcies and business closures, destroying many jobs. The construction of models that anticipate insolvency to allow sufficient time to take appropriate action is important to avoid bankruptcy of the MEs. However, it is difficult to obtain complete and relevant information for MEs, making it very difficult to be a good fit of the models for predicting corporate failure for this size of company. Applying Rough Sets technique as a method for pre - processing of the data, in the present study, we order the variables that best discriminate between solvent / insolvent in order to increase efficiency in predicting insolvency MEs. Additionally, we provide an application of the technique to family- MEs. Throughout this process, our results highlight the importance of considering non-financial variables to predict insolvency of MEs.Las microempresas (MEs) representan más del 75% del tejido empresarial de la Unión Europea, acaparando más del 30% del empleo. No obstante, desde el inicio de la crisis económica en el año 2008, este segmento empresarial viene sufriendo elevadas tasas de quiebras y cierres empresariales, destruyéndose numerosos puestos de trabajo. La construcción de modelos que anticipen situaciones de insolvencia que permitan adoptar con suficiente antelación las medidas oportunas, es clave para evitar la quiebra de las MEs. A pesar de ello, es difícil disponer de información completa y relevante de las MEs, lo que hace muy difícil un buen ajuste de los modelos de predicción de la insolvencia empresarial para este tamaño de empresas. Aplicando la técnica de los Rough Sets como un método de preprocesamiento de los datos, en el presente estudio, ordenamos las variables que mejor discriminan entre MEs solventes/insolventes en aras a incrementar la eficiencia en la predicción de su insolvencia. Además, ofrecemos una aplicación de la técnica a MEs de carácter familiar. En todo este proceso nuestros resultados realzan la relevancia de la consideración de variables no financieras para predecir la insolvencia de las MEs

Factores determinantes de las quiebras en microempresas

La pequeña y mediana empresa es uno de los principales motores de las economías europeas. De entre ellas, un alto porcentaje son microempresas las cuales generan la mayor parte del empleo. En la actualidad este segmento empresarial está sufriendo en mayor medida la situación de crisis financiera, con la consecuente elevación de la tasa de destrucción de las mismas. En este contexto, desarrollar modelos de quiebra específicos para este tamaño empresarial e identificar las variables con mayor poder explicativo constituye un reto. Aquí se aborda la cuestión llegando a ser un trabajo pionero en este campo, en tanto la metodología utilizada como en el sector al que se aplica, caracterizado por una elevada opacidad informativa. Partiendo de variables financieras y no financieras que han sido utilizadas con relativo éxito en el pronóstico de quiebra empresarial en general, tratamos de determinar cuáles de ellas están afectando en mayor medida a la microempresa. Para ello utilizamos una técnica no paramétrica de aprendizaje basada en los rough set, que aplicamos a una muestra de empresas del Reino Unido, con iguales porcentajes respecto a su situación de fallida y a su carácter familiar, por ser esta última característica un factor condicionante de los resultados.The small and medium enterprises are one of the main drivers of European economies. A large percentage consists of microenterprises that generate the most part of employment. Today this business segment is suffering the financial crisis, with the consequent increase in the rate of destruction of the same. So develop specific models for these bankruptcy and identify variables with greater explanatory power is challenging. So this study is becoming a pioneering work in this field in both the methodology used and the sector to which it applies, which has a higher opacity. Based on financial and non-financial variables that have been used with relative success in predicting bankruptcy in general, we try to determine which ones are affecting more to microfirms. We use a nonparametric learning technique based on the rough sets, which apply to a sample of UK firms, balanced on its failed situation and its familiar character, which determines the results

The use of social networks within the European Higher Education Area

Este trabajo recoge la experiencia de tres profesores noveles y una profesora mentora tras su participación en el proyecto “Formación del Profesorado Novel”, organizado por el Instituto de Ciencias de la Educación (ICE) de la Universidad de Sevilla durante el curso académico 2011-2012. La incorporación de las redes sociales a la metodología docente universitaria, así como un uso intensivo de la plataforma virtual WebCT, se propusieron como dos de las actividades a desarrollar. El objetivo del artículo es analizar si se produce una mejora en la participación activa y los resultados académicos del alumnado al incorporar tecnologías de la información y las comunicaciones (TICs) como base de las metodologías docentes. Para ello, se ha realizado un experimento de campo utilizando los resultados de tres asignaturas diferentes durante el curso académico 2011-2012: Introducción a las Finanzas, de primer curso, y Mercados Financieros Derivados, de tercer curso, ambas del grado en Finanzas y Contabilidad, y Dirección Financiera, de cuarto curso de la Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas. Con este análisis buscamos: (a) contribuir a un mejor conocimiento a la hora de aplicar nuevas tecnologías como metodología docente; y (b) comprobar en qué medida una participación activa del alumno puede pronosticar una buena nota en el examen. Tras la aplicación de estadística descriptiva y análisis de regresión logística (logit), nuestros resultados muestran que aquellos alumnos con una participación más activa en el seguimiento de la asignatura mejoran significativamente su rendimiento académico.This paper describes the experience of three novice lecturers and a mentor lecturer, after their participation in the project "Beginner Teacher Training" organized by the Institute of Education Sciences (ICE) at the University of Seville during the academic year 2011-2012. The incorporation of social networks to the university teaching methodology and an intensive use of the WebCT virtual platform were proposed as two of the activities to be developed. Our objective in this article is to determine if there is an improvement in the student results when new technologies that require active student participation are incorporated as the basis of the teaching methodology. To this end, a field experiment is carried out by using the results of three different subjects for the academic course 2011-2012: Introduction to Finance (first year), Derivatives Financial Markets (third year), both belong to the degree in Finance and Accounting, and Corporate Finance (fourth year) of the degree in Business Administration and Management. With this analysis we aim to: (a) contribute to a better understanding when implementing new technologies into the teaching methodology, and (b) verify to what extent a student's active participation can predict a good mark in the exam. By using descriptive statistics and logistic regression analysis, the results show a marked improvement in the academic performance of those students whose participation is more active in the pursuit of the subject