Resumen

SABEK, Amine  y  HORAK, Jakub. Optimización de hiperparámetros de regresión del proceso gaussiano para predecir problemas financieros. Retos [online]. 2023, vol.13, n.26, pp.273-289. ISSN 1390-8618.  https://doi.org/10.17163/ret.n26.2023.06.

la predicción de las dificultades financieras se ha convertido en uno de los temas más importantes en el área contable y financiera debido a su correlación significativa con el desarrollo de la ciencia y la tecnología. El objetivo principal de este trabajo es predecir la dificultad financiera con base en la Regresión de Procesos Gaussianos (GPR) y luego comparar los resultados de este modelo con los resultados de otros modelos de aprendizaje profundo (SVM, LR, LD, DT, KNN). El análisis se basa en un conjunto de datos de 352 empresas extraídos de la base de datos de Kaggle. En cuanto a los predictores, se utilizaron 83 ratios financieros. El estudio concluyó que el uso de la GPR logra resultados muy relevantes. Además, superó al resto de los modelos de aprendizaje profundo y logró el primer lugar por igual con el modelo SVM con una precisión de clasificación del 81 %. Los resultados contribuyen al mantenimiento del sistema integrado y a la prosperidad de la economía del país, a la predicción de las dificultades financieras de las empresas y, por lo tanto, a la posible prevención de perturbaciones del sistema en cuestión.

Palabras clave : dificultades financieras; regresión del proceso gaussiano; aprendizaje profundo; financiamiento de inversiones; predicción del riesgo financiero; regresión gaussiana; coeficientes financieros; modelos de aprendizaje profundo.

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