Empresas exitosas que integran el IPC de México: Una clasificación mediante Regresión Logística y Redes Neuronales Artificiales

Abstract

El siguiente trabajo tiene el propósito de identificar el modelo que mejores resultados ofrezca en la predicción del éxito empresarial, que sean determinantes para lograr el éxito financiero de las empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV), en específico las que integran el Índice de Precios y Cotizaciones (IPC). Para lograr los objetivos propuestos se hace uso del modelo Logit, el Perceptron Multi-Capa (MLP) y el K- Vecinos. Para ello se consideran 30 empresas que pertenecen al índice, exceptuando las financieras, determinando para cada empresa el número de razones financiaras, para el periodo comprendido entre 2010 y 2020. Se considera como criterios de éxito financiero a aquellas empresas que crean valor teniendo crecimiento consecutivo por dos años en las utilidades netas y el precio de las acciones del mercado. Las diversas implementaciones de las técnicas y modelos para el presente estudio se realizan utilizando el lenguaje de programación R. Los resultados obtenidos muestran que los modelos Perceptron Multi-Capa (MLP) y el K- Vecinos son los que mejores resultados ofrecen para la predicción del éxito financiero de las empresas que conforman el Índice de Precios y Cotizaciones de México.