García Salgado, Oswaldo

Morales Castro, Arturo

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Repositorio Digital de la Universidad Autónoma del Caribe

Desempenho financeiro das empresas: uma proposta de classificação por RNA /

Universidad Autónoma del Caribe

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DESEMPEÑO FINANCIERO DE LAS EMPRESAS: UNA 
PROPUESTA  DE CLASIFICACIÓN POR RNA1
FINANCIAL PERFORMANCE OF FIRMS: A PROPOSAL 
FOR CLASSIFICATION RNA
DESEMPENHO FINANCEIRO DAS EMPRESAS: UMA 
PROPOSTA DE CLASSIFICAÇÃO POR RNA
Oswaldo García Salgado 2
Arturo Morales Castro3 
CITATION
García, O. & Morales, A. (2016) Desempeño financiero de las empresas: una propuesta de clasificación por RNA. Dimensión Empresarial, 
14(2), 11-23
JEL: C22, C45, C53, G10, G11 .
DOI: http://dx.doi.org/10.15665/rde.v14i2.686
RESUMEN
Mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales [RNA] se propuso mejorar la precisión de clasificación de las empresas dentro de la 
Bolsa Mexicana de Valores [BMV], en específico del sector comercial en comparación con las técnicas de análisis discriminante múltiple 
[ADM]  y los modelos logit. Se desarrollaron más de cincuenta arquitecturas neuronales, y la red neuronal artificial  que resulto fue la 
de arquitectura MLP 6:12:2 basada en algoritmos de aprendizaje de retro-propagación hacia atrás. Los resultados encontrados con la 
técnica de RNA arrojaron que esta técnica tiene un mejor pronóstico de evaluación y de clasificación que la obtenida por los modelos 
Logit y las  técnicas ADM. 
Palabras clave: Mercados Financieros, Desempeño financiero, Modelo logit, Técnicas ADM, Redes Neuronales Artificiales.
1 Artículo de reflexión. Este documento se deriva de la investigación “Evaluación del desempeño financiero de empresas que cotizan en la BMV: Enfoque de redes 
neuronales”, desarrollada en la Universidad Autónoma de Querétaro [UAQ], México, Querétaro, http://www.uaq.mx/. Desarrollada entre julio de 2012 y marzo de 
2014. Fecha de recepción 28/03/2016. Fecha de aceptación 12/05/2016.
2 Profesor-investigador, Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM) en la División de Posgrado e Investigación de la Facultad de Economía (F.E), http://www.
uaemex.mx/ en México, Ciudad de México, Doctor en Administración por la F.E-UAEM. Correo: oswgars@gmail.com 
3 Profesor-investigador,  División de Posgrado e Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración de la  Universidad Nacional Autónoma de México 
[FCyA-UNAM], México, Ciudad de México, http://www.fca.unam.mx/, Doctor  en Ciencias de la Administración. Correo amorales@fca.unam.mx 
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ABSTRACT
By using artificial neural networks [ANN] it was proposed to improve the accuracy of classification of companies within the Bolsa Mexicana de 
Valores [BMV], specifically the commercial sector compared to multiple discriminant analysis techniques [MDA] and logit models. More than fifty 
neural architectures were developed, and artificial neural network that resulted was the MLP architecture 6: 12: 2 based learning algorithms retro-
backpropagation. The results found with the technique [ANN] showed that this technique has a better prognosis assessment and classification 
obtained by ADM and logit techniques.
Keywords: Financial Markets, Financial Performance, logit model, ADM Techniques, Artificial Neural Networks.
RESUMO
Utilizando Redes Neurais Artificiais [RNA] foi proposto para melhorar a precisão da classificação das empresas na Bolsa Mexicana de Valores [BMV], 
especificamente o setor comercial em comparação com as técnicas de análise discriminante múltipla [ADM] e modelos logit. Mais de cinquenta 
arquiteturas neurais foram desenvolvidas, e rede neural artificial que resultou foi a arquitetura MLP 6: 12: 2, com base algoritmos de aprendizagem 
retro-backpropagation. Os resultados obtidos com a técnica de RNA mostraram que esta técnica tem um prognóstico melhor avaliação e classificação 
obtida pelos modelos logit e técnicas de ADM. 
Palavras-chave: mercados financeiros, o desempenho financeiro, modelo logit, técnicas de ADM, Redes Neurais Artificiais.
1. INTRODUCCIÓN
Las Redes Neuronales Artiiciales (RNA) son modelos 
matemáticos desarrollados con base en el funcionamiento de 
los sistemas nerviosos biológicos. De esta manera, se intenta 
contar con un sistema que imite el funcionamiento natural de 
las neuronas, es decir, que puedan “pensar” y “aprender” como 
el cerebro humano, el cual se puede ver como un conjunto 
interconectado de neuronas.
La primera interpretación matemática de las redes neuronales 
fue realizada en 1865 cuando Mach, un físico y ilósofo austriaco, 
intentó explicar la interacción recíproca e inhibitoria de los 
elementos que rodean a la retina (Peel y Wilson, 1996). Los 
trabajos sobre el desarrollo de modelos matemáticos detallados 
comienzan desde hace más de cuarenta años, con los trabajos 
de McCulloch y Pitts (1943), Hebb (1949) y Rosenblatt (1959).
Sin embargo, cuando se pretende analizar un conjunto de datos 
con relaciones complejas y condiciones adicionales, la capacidad 
de procesamiento requerida se eleva considerablemente, lo cual 
ocasionó que los primeros intentos por utilizar este tipo de 
modelos fueran abandonados debido a la limitada capacidad de 
los sistemas de cómputo disponibles en la época.
Fue hasta los años 80’s cuando se retoma el interés por su 
empleo de forma más generalizada. Esto debido a los avances 
en la potencia de cálculo de las nuevas computadoras, aunado a 
un mayor conocimiento del funcionamiento del propio cerebro 
humano. Este nuevo interés se debió al desarrollo de algoritmos 
y nuevas topologías de red, nuevas técnicas de implementación 
de circuitos analógicos, algunas demostraciones intrigantes 
por parte de Sejnowski (1986) y Hopield (1982), así como 
por la creciente fascinación por el funcionamiento del cerebro 
humano.
Las aplicaciones de las RNA en los negocios se dividen en 
dos principales categorías: clasiicación y modelado (Peel, 
1966). La clasiicación se reiere a la forma de discriminar entre 
observaciones con características comunes en diferentes grupos, 
v. gr. predicción de fallas corporativas, asignación de créditos 
y clasiicación de bonos. Por otra parte, el modelado consiste 
en simular el comportamiento o las reacciones de una entidad 
o variable dado un estímulo externo, basado en observaciones 


http://repositorio.uac.edu.co/bitstream/handle/11619/2392/DESEMPE%c3%91O%20FINANCIERO%20DE%20LAS%20EMPRESAS%20UNA%20PROPUESTA%20DE%20CLASIFICACION.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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