Publicación: Modelo de clasificación de insolvencia en Entidades Prestadoras de Salud (EPS) mediante redes neuronales
Fecha
2025
Autores
Muñoz Calderón, Cindy Lorena
Silva Castro, Jaime Andrés
Título de la revista
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Health Provider Entities (EPS) are the institutions responsible for managing the resources of Colombia’s healthcare system, thereby ensuring the provision of basic health services. This
research aims to develop an insolvency classification model for EPS using the statistical technique of neural networks. The database comprises 51 EPS registered in the EMIS University database, providing financial variables to the model, complemented by non-financial variables (location and age). Four classification models are built and compared using Altman’s Z-Score model as a reference. Among them, the decision tree model stands out for its accuracy in predicting financial insolvency. Additionally, the constructed models identify the variables with the greatest impact on default risk, including ROE, net profit/loss, and current ratio, which significantly influence insolvency risk.
Descripción
Las Entidades Prestadoras de Salud (EPS) son las instituciones responsables de administrar los recursos del sistema de salud en Colombia, garantizando así la prestación de los servicios básicos de salud. El objetivo de esta investigación es encontrar un modelo de clasificación de insolvencia de las EPS, utilizando la técnica estadística de red neuronal. La base de datos está conformada por 51 EPS registradas en la base de EMIS University, aportando variables financieras al modelo y complementadas por variables no financieras (ubicación y edad). Se construyen y comparan cuatro modelos de clasificación tomando como referente el modelo de Z Score Altman, donde el modelo de árbol de decisión destaca por la precisión en predicción de insolvencia financiera, así mismo, los modelos construidos arrojan las variables con mayor incidencia en default tales como ROE, ganancia/pérdida neta y la razón corriente tienen mayor impacto en el riesgo de insolvencia.