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Conjuntos Aproximados y Crisis Financieras en Entidades Aseguradoras
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La insolvencia, su temprana detección o el conocimiento de las condiciones que pueden conducir a ella, en una compańía de seguros es una de las principales preocupaciones de legisladores, analistas, auditores, consumidores y directivos de este tipo de entidades. Esta preocupación surge de la necesidad de proteger al público de las consecuencias de las insolvencias y de minimizar la carga que supone para algunos estados hacer frente a las mismas a través de los fondos de garantía. Una función importante de los gobiernos es regular el sector asegurador y a través de él, controlar la solvencia del mismo. Asistimos en la actualidad a un nuevo enfoque para abordar problemas financieros basado en la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial. Dentro de esas técnicas, en esta investigación se ha aplicado la teoría de los conjuntos aproximados (Rough Sets), para la predicción de insolvencias sobre una muestra de empresas espańolas de seguros no-vida. Los resultados empíricos son muy satisfactorios y se han comparado con otros métodos estadísticos y otras técnicas de Inteligencia Artificial como se describe en el trabajo.
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