See5 Algorithm versus Discriminant Analysis. An Application to the Prediction of Insolvency in Spanish Non-life Insurance Companies

Prediction of insurance companies insolvency has arised as an important problem in the field of financial research, due to the necessity of protecting the general public whilst minimizing the costs associated to this problem. Most methods applied in the past to tackle this question are traditional statistical techniques which use financial ratios as explicative variables. However, these variables do not usually satisfy statistical assumptions, what complicates the application of the mentioned methods.In this paper, a comparative study of the performance of a well-known parametric statistical technique (Linear Discriminant Analysis) and a non-parametric machine learning technique (See5) is carried out. We have applied the two methods to the problem of the prediction of insolvency of Spanish non-life insurance companies upon the basis of a set of financial ratios. Results indicate a higher performance of the machine learning technique, what shows that this method can be a useful tool to evaluate insolvency of insurance firms.Insolvency, Insurance Companies, Discriminant Analysis, See5.

Ciclo de conferencias destinada a los alumnos del MBA-UCM: La Dirección de Recursos Humanos vista desde la perspectiva de los responsables y profesionales en la empresa

El proyecto INNOVA-Docencia titulado “Ciclo de conferencias destinado a los alumnos del MBA-UCM: La Dirección de Recursos Humanos vista desde la perspectiva de los responsables y profesionales en la empresa” ha pretendido que los alumnos del Máster en Administración y Dirección de Empresas conozcan de primera mano qué se hace en las empresas en materia de Dirección de Recursos Humanos, gracias a la participación de varios profesionales y responsables de esta área. Además, ha servido para que los alumnos ampliaran su red de contactos de cara a su desarrollo profesional

Ciclo de conferencias sobre Dirección de Recursos Humanos para los alumnos del Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos

Este Proyecto Innova-Docencia ha impulsado un ciclo de conferencias impartidas por cinco egresados de la Universidad Complutense de Madrid que realizan actividades propias del área de recursos humanos en sus organizaciones. El objetivo principal ha sido familiarizar a los estudiantes del Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos con las actividades que desarrollan los departamentos de Recursos Humanos y complementar los conocimientos teóricos adquiridos

Secuenciación de tareas en el ámbito de la producción: una aplicación del algoritmo del reconocido simulado.

Un problema esencial en la Dirección de Operaciones en entornos industriales y manufactureros es la determinación de la secuencia óptima en la que ejecutar los distintos lotes de productos de manera que se minimicen los tiempos de preparación de máquinas. Se trata de un problema de optimización combinatoria que obliga a utilizar técnicas heurísticas ante la imposibilidad práctica de llevar a cabo búsquedas exhaustivas. Un algoritmo muy conocido por su sencillez es el de Kaufmann, que tiene el inconveniente de que proporciona un óptimo local que puede ser poco adecuado. En nuestro trabajo hemos elaborado un programa de ordenador en lenguaje C que implementa dicho algoritmo con algunas modificaciones y otro programa que implementa el algoritmo del Recocido Simulado, el cual suele proporcionar buenos resultados en problemas de optimización combinatoria al conseguir evitar óptimos locales. Para la implementación se ha utilizado una serie de subrutinas en C proporcionadas por la GNU Scientific Library. Se ha comparado el desempeño de ambos algoritmos y se han buscado los parámetros que permiten ajustar de forma adecuada el algoritmo del Recocido Simulado para su uso eficiente en estos problemas de minimización de los tiempos de preparación de máquinas. çDirección de Operaciones, Recocido Simulado, Tiempos de preparación de máquinas.

Switching TNF antagonists in patients with chronic arthritis: An observational study of 488 patients over a four-year period

The objective of this work is to analyze the survival of infliximab, etanercept and adalimumab in patients who have switched among tumor necrosis factor (TNF) antagonists for the treatment of chronic arthritis. BIOBADASER is a national registry of patients with different forms of chronic arthritis who are treated with biologics. Using this registry, we have analyzed patient switching of TNF antagonists. The cumulative discontinuation rate was calculated using the actuarial method. The log-rank test was used to compare survival curves, and Cox regression models were used to assess independent factors associated with discontinuing medication. Between February 2000 and September 2004, 4,706 patients were registered in BIOBADASER, of whom 68% had rheumatoid arthritis, 11% ankylosing spondylitis, 10% psoriatic arthritis, and 11% other forms of chronic arthritis. One- and two-year drug survival rates of the TNF antagonist were 0.83 and 0.75, respectively. There were 488 patients treated with more than one TNF antagonist. In this situation, survival of the second TNF antagonist decreased to 0.68 and 0.60 at 1 and 2 years, respectively. Survival was better in patients replacing the first TNF antagonist because of adverse events (hazard ratio (HR) for discontinuation 0.55 (95% confidence interval (CI), 0.34-0.84)), and worse in patients older than 60 years (HR 1.10 (95% CI 0.97-2.49)) or who were treated with infliximab (HR 3.22 (95% CI 2.13-4.87)). In summary, in patients who require continuous therapy and have failed to respond to a TNF antagonist, replacement with a different TNF antagonist may be of use under certain situations. This issue will deserve continuous reassessment with the arrival of new medications. © 2006 Gomez-Reino and Loreto Carmona; licensee BioMed Central Ltd