DIAZ-MARTINEZ, Zuleyka; SANCHEZ-ARELLANO, Alicia    SEGOVIA-VARGAS, Maria Jesús. Predicción de crisis financieras mediante conjuntos imprecisos (rough sets) y árboles de decisión. []. , 21, 39, pp.83-100. ISSN 0121-5051.

^len^aThis paper tries to further investigate the factors behind a financial crisis. By using a large sample of countries in the period 1981 to 1999, it intends to apply two methods coming from the Artificial Intelligence (Rough Sets theory and C4.5 algorithm) and analyze the role of a set of macroeconomic and financial variables in explaining banking crises. These variables are both quantitative and qualitative. These methods do not require variables or data used to satisfy any assumptions. Statistical methods traditionally employed call for the explicative variables to satisfy statistical assumptions which is quite difficult to happen. This fact complicates the analysis. We obtained good results based on the classification accuracies (80% of correctly classified countries from an independent sample), which proves the suitability of both methods.^les^aEste trabajo intenta profundizar en los factores que influyen en la aparición de crisis financieras. Utilizando una amplia muestra de datos de países entre 1981 y 1999, se aplican dos metodologías del campo de la Inteligencia Artificial (la teoría Rough Set y el algoritmo C4.5) para analizar el papel de un conjunto de variables macroeconómicas y financieras (tanto de tipo cualitativo como de tipo cuantitativo) en la explicación de las crisis bancarias. Estos métodos no requieren que las variables o los datos utilizados satisfagan ningún tipo de hipótesis, al contrario que las técnicas estadísticas empleadas tradicionalmente, que presentan el inconveniente de que parten de hipótesis acerca de las propiedades distribucionales de las variables explicativas que no se suelen cumplir, lo que dificulta el análisis. Se han obtenido muy buenos resultados en términos de acierto en la clasificación (80% de clasificaciones correctas sobre una muestra independiente), lo que demuestra la precisión de ambos métodos.^lfr^aCe travail a pour objectif de réaliser une étude approfondie des facteurs produisant l'apparition de crises financières. A partir d'un échantillon important de données de pays entre 1981 et 1999, deux méthodologies sont appliquées dans le domaine de l'Intelligence Artificielle (la théorie Rough Set et l'algorithme C4.5) pour analyser le rôle d'un ensemble de variables macroéconomiques et financières (autant qualitatives que quantitatives) dans l'explication des crises bancaires. Suivant ces méthodes, les variables ou les données utilisées ne doivent pas correspondre à un type d'hypothèse, à l'inverse des techniques statistiques utilisées traditionnellement qui présentent l'inconvénient de partir d'une hypothèse concernant les propriétés de distribution des variables explicatives qui ne sont pas respectées, ce qui rend l'analyse difficile. De très bons résultats ont été obtenus en ce qui concerne la classification (80% de classifications correctes pour un échantillon indépendant), démontrant la précision des deux méthodes.^lpt^aEste trabalho tenta aprofundar sobre os fatores que influem na aparição de crises financeiras. Utilizando uma ampla mostra de dados de países entre 1981 e 1999, aplicam-se duas metodologias do campo da Inteligência Artificial (a teoria Rough Set e o algoritmo C4.5) para analisar o papel de um conjunto de variáveis macroeconômicas e financeiras (tanto de tipo qualitativo como de tipo quantitativo) na explicação das crises bancárias. Estes métodos não requerem que as variáveis ou os dados utilizados satisfaçam nenhum tipo de hipóteses, ao contrario das técnicas estatísticas empregadas tradicionalmente, que apresentam o inconveniente de que partem de hipóteses acerca das propriedades distribucionais das variáveis explicativas que geralmente não se cumprem, o que dificulta a análise. Obteve-se resultados muito bons em termos de acerto na classificação (80% de classificações corretas sobre uma mostra independente), o que demonstra a precisão de ambos os métodos.

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