ESTADISTICA ANALITICA

Autor: MURILLO FERNÁNDEZ ALEX.
Año: 2003.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: UNIVERSIDAD DE GRANADA.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS, UNIVERSIDAD DE GRANADA.

Resumen: Dado un conjunto de estímulos y una matriz simétrica de disimilaridades entre ellos, Unidimensional Scaling trata el problema de la representación mediantes puntos en un contínuo. El hecho aparentemente más simple de que en general y para cualquier métrica de Minkowski, la distancia entre dos objetos en este contexto sea la desviación absoluta entre ellos sobre el único eje considerado, crea un serio problema computacional cuando se trata de minimizar la función de pérdida. En este trabajo, se presenta un algoritmo que utiliza Simulated Annealing en una nueva forma, mediante una estrategia basada en un proceso alternante ponderado que usa permutaciones y traslaciones para localizar el óptimo de la configuración, para mínimos cuadrados, desviaciones absolutas o cualquier otra función de pérdida. Además, el algoritmo es extendido para tratar el problema de Multidimensional Scaling, de forma que, tanto para la distancia como para la función de pérdida pueden ser empleadas cualquier métrica de Minkowski. La utilización de un algoritmo alternante basdo en permutaciones y traslaciones basado en SA se revela como la estrtegia más recomendable para temaños de matrices medianos y grandes. Finalmente, es conocida la estrecha relación entre las técnicas de Análisis Cluster y Multidimensional Scaling, habiendo sido utilizadas de forma complementaria en la literatura. No obstante, la clasificación es óptima en el espacio global mientras que MDS ofrece una representación óptima en el espacio reducido. En este trabajo se presenta un modelo que mediante Simulated Annealing, permite simultáneamente efectuar clasificación y MDS.

Autor: VILASECA LLOBET JOSEP M..
Año: 2004.
Universidad: BARCELONA.
Centro de lectura: FACULTAD DE MEDICINA.
Centro de realización: FACULTAD DE MEDICINA.

Autor: JIMÉNEZ TORRES FERNANDO.
Año: 2005.
Universidad: ZARAGOZA.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.

Resumen: Los ratios financieros constituyen una de las herramientas económico-financieras más utilizadas en el Análisis Contable para realizar estudios comparativos y, en particular, para analizar la situación relativa de una empresa en el mercado en el que desarrolla su actividad, así como su evolución a lo largo del tiempo. Han sido analizadas dos cuestiones muy revelantes en el análisis de los ratios financieros: la caracterización de su evolución dinámica y la síntesis de la información proporcionada por un conjunto de ratios financieros. La caracterización del proceso de evolución dinámica ha estado basada en el análisis del modelo de ajuste parcial de Wu y Ho (1997) que permite discriminar entre efectos debidos a shocks que afectan a todo el mercado de aquellos que afectan únicamente a la empresa. En este campo las aportaciones más relevantes han sido las siguientes: 1) La elaboración y aplicación de técnicas de estimación y contraste de modelos de datos panel al análisis de la aleatoriedad y homogeneidad de los coeficientes de ajuste del modelo, basadas en desarrollos realizados por Swamy (1970). La metodología ha sido aplicada a datos de la base BACH, encontrando básicamente, que la velocidad de ajuste de algunos de los ratios analizados depende del país concreto donde esté ubicada la empresa, rechazando en general la hipótesis de que todos los países analizados poseen idéntica dinámica en el proceso de ajuste de los ratios estudiados. 2) La construcción de un modelo jerárquico bayesiano que debilita la hipótesis de igualdad de dichos coeficientes de ajuste adoptada por Wu y Ho (1997), dándole mayor flexibilidad y realismo al modelo. Para ello, se ha desarrollado un algoritmo de estimación de los parámetros del modelo basado en métodos MCMC que permite realizar inferencias acerca de los coeficientes de ajuste sin tener que recurrir a aproximaciones asintóticas, así como la elaboración de predicciones de la evolución futura del valor del ratio para cada empresa teniendo en cuenta la incertidumbre asociada al proceso de estimación del modelo. La metodología se ha aplicado a datos de la Central de Balances del Banco de España, observándose principalmente que es la componente de corrección de error la que posee mayor influencia en casi todos los ratios estudiados. En relación a la síntesis de la información proporcionada por un conjunto de ratios financieros sobre la situación de una empresa, se ha planteado un enfoque bayesiano de este problema basado en el trabajo de DeSarbo y otros (1999), mediante un modelo de MDS. Se ha desarrollado un algoritmo de estimación de los parámetros basado en métodos MCMC que ha sido diseñado para el análisis de información binaria que permite, en particular, seleccionar el número de dimensiones subyacentes al problema aplicando técnicas bayesianas de selección y comparación de modelos. Dados los problemas de identificabilidad paramétrica existentes en este modelo, se ha propuesto además un método de rotación basado en el proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt que facilita la interpretación de los biplots realizados. La metodología ha sido aplicada a datos de la base COMPUSTAT, encontrando básicamente, que cuatro dimensiones sintetizan la información suministrada por el conjunto de ratios analizado.