Modelo de clasificación de insolvencia en Entidades Prestadoras de Salud (EPS) mediante redes neuronales

Muñoz Calderón, Cindy Lorena; Silva Castro, Jaime Andrés

Publicación:
Modelo de clasificación de insolvencia en Entidades Prestadoras de Salud (EPS) mediante redes neuronales

dc.contributor.advisor	Támara Ayús, Armando Lenin
dc.contributor.author	Muñoz Calderón, Cindy Lorena
dc.contributor.author	Silva Castro, Jaime Andrés
dc.coverage.spatial	Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.degree	Mastér en Administración Financiera
dc.creator.email	clmunozc@eafit.edu.co
dc.creator.email	jasilvac@eafit.edu.co
dc.date.accessioned	2025-08-19T22:17:20Z
dc.date.available	2025-08-19T22:17:20Z
dc.date.issued	2025
dc.description	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.
dc.description.abstract	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.
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Administración Financiera	spa
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	instname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10784/36272
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EAFIT	spa
dc.publisher.department	Área de Mercados y Estrategia Financiera	spa
dc.publisher.faculty	Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno	spa
dc.publisher.place	Pereira
dc.publisher.program	Maestría en Administración Financiera	spa
dc.rights	Todos los derechos reservados	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.local	Acceso abierto	spa
dc.subject	Sistema de salud
dc.subject	Redes neuronales
dc.subject	Entidades Prestadoras de Salud
dc.subject	Insolvencia en EPS
dc.subject.keyword	Health
dc.subject.keyword	Health Provider Entities
dc.subject.keyword	Insolvency
dc.subject.keyword	Neural network
dc.subject.lemb	FINANZAS CORPORATIVAS - COLOMBIA
dc.title	Modelo de clasificación de insolvencia en Entidades Prestadoras de Salud (EPS) mediante redes neuronales
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.local	Tesis de Maestría	spa
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.spa	Artículo
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.type	Publication