Un repositorio RDF para la Integración de Flujos de Datos de Analítica Web y Comercio Electrónico

La Analítica Web supone hoy en día una tarea ineludible para las empresas de comercio electrónico, ya que les permite analizar el comportamiento de sus clientes. El proyecto Europeo SME-Ecompass tiene como objetivo desarrollar herramientas avanzadas de analítica web accesibles para las PYMES. Con esta motivación, proponemos un servicio de integración de datos basado en ontologías para recopilar, integrar y almacenar información de traza web procedente de distintas fuentes.Estas se consolidan en un repositorio RDF diseñado para proporcionar semántica común a los datos de análisis y dar servicio homogéneo a algoritmos de Minería de Datos. El servicio propuesto se ha validado mediante traza digital real (Google Analitics y Piwik) de 15 tiendas virtuales de diferentes sectores y países europeos (UK, España, Grecia y Alemania) durante varios meses de actividad.

Predicción de insolvencia en los sectores económicos: un análisis comparativo

El objetivo de esta tesis ha sido cubrir el hueco existente en la literatura en relación con la cuestión de la supuesta superioridad de los modelos de predicción de insolvencia empresarial "descentrados" (construidos sobre la base de una muestra de empresas pertenecientes a diversos sectores económicos) frente a los modelos de predicción de la insolvencia "centrados" (construidos con una muestra de empresas pertenecientes a un solo sector de actividad). Un análisis de la literatura previa sobre predicción de insolvencia empresarial permitió constatar la existencia de un patrón definido por lo que se refería a la construcción de modelos descentrados frente a modelos centrados, siendo los primeros mucho más numerosos que los segundos. Sin embargo, no fue posible identificar ninguna tendencia, ni a favor ni en contra, en el uso de un tipo de modelo u otro, por lo que no resultó posible inducir una conclusión definitiva sobre la superioridad de un tipo de modelo frente a otro a la hora de pronosticar la insolvencia empresarial. Para resolver esta cuestión, se tomó una base de datos formada por empresas, tanto solventes como insolventes, pertenecientes a cinco sectores de actividad diferenciados: agricultura, industria, construcción, comercio y servicios, y sector de hostelería, a partir de los datos proporcionados por SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos). Los datos utilizados para este estudio se correspondieron al periodo comprendido entre el año 2010 y el año 2012. Asimismo, se construyeron diversos modelos sectoriales o centrados (para cada uno de los sectores económicos considerados) y modelos globales o descentrados para un año y dos años antes de la entrada en quiebra. La metodología aplicada para la obtención de los modelos fue la construcción de modelos de regresión logística, y para la estimación de dichos modelos se emplearon 34 variables financieras, así como variables dummys representativas de los sectores de actividad bajo consideración. Con esta metodología se obtuvo un poder de clasificación que osciló entre un 69,6% (Sector Agricultura, dos años de la entrada en quiebra) y un 91,2% (Sector Hostelería, un año de la entrada en quiebra). Los resultados obtenidos permitieron verificar total o parcialmente las tres hipótesis planteadas: En primer lugar, que los modelos globales o descentrados y los centrados o sectoriales eran modelos distintos. En segundo lugar, que la inclusión de variables cualitativas sectoriales mejoraba los modelos globales estimados. Y, en tercer lugar, se verificó, si bien parcialmente, que los modelos globales o descentrados eran superiores a los centrados o sectoriales a la hora de predecir la insolvencia, con la única excepción del modelo del sector industrial dos años antes de la quiebra. Para el resto de modelos, los modelos globales estimados, uno y dos años antes de la quiebra, fueron capaces de obtener mejores resultados de predicción en las muestras sectoriales que los propios modelos centrados.

Estructura de ingresos y riesgo bancario en España

La presente investigación focaliza en el sistema de riesgos bancarios y tiene como objetivo comprobar la relación existente entre la diversificación de los ingresos y la rentabilidad ajustada al riesgo para el caso español. Las razones para emprender esta investigación son varias. En primer lugar, la importancia cada vez mayor de otras fuentes de ingresos complementarios a los puramente financieros en el sector bancario, motivada principalmente por la fuerte caída de los tipos de interés. De hecho, actualmente nos encontramos ante un escenario de mínimos históricos respecto a éstos. La principal consecuencia de esta situación es el menor margen obtenido en su labor de transformación de activos, función principal de estos intermediarios financieros en el sistema financiero de cualquier país capitalista. En segundo lugar, la diversificación bancaria si bien constituye otra fuente complementaria de ingresos, aportando rentabilidad, conlleva un riesgo, dada la volatilidad de los mismos. Esto justifica que sea relevante observar la rentabilidad ajustada a riesgo fruto de estos ingresos, es decir, si por cada unidad de beneficio que se está aportando, se está aumentado en mayor medida, o no, el riesgo. Además desde la doble perspectiva, es decir, tanto desde el punto de vista de la rentabilidad del activo, como desde el punto de vista de la rentabilidad de los recursos propios. Esta doble perspectiva es especialmente relevante en banca al ser la gestión de los recursos propios materia regulada en función de la composición de los activos. La diversificación en distintas líneas de negocio, con distintos pesos en cuanto a consumo de recursos propios, cambia el apalancamiento de la entidad y, en consecuencia, el rendimiento sobre activos no se traslada necesariamente de forma paralela al rendimiento sobre recursos propios. Por último, y dado los tres grandes tipos de entidades bancarias existentes en España, hemos querido estudiar cómo afecta la diversificación de los ingresos en la rentabilidad ajustada al riesgo en cada uno de ellos. Nos estamos refiriendo, concretamente, a bancos, cajas de ahorro y cooperativas de crédito. Con objeto de dar respuesta a esta cuestión de investigación sobre el mercado español hemos dispuesto de una muestra de 1.070 observaciones, distribuidas en tres grandes grupos: 279 correspondientes a bancos, 246 observaciones para cajas de ahorro y 545 para las cooperativas de crédito. Los ejercicios incluidos en el estudio son los que comprende el período 2005-2013, ambos incluidos, siendo los datos económico-financieros extraidos de la base de datos Bankscope. Una vez distribuida la muestra en bancos, cajas de ahorro y cooperativas de crédito hemos aplicado, en línea con la literatura previa existente, métodos de regresión lineal múltiple para analizar cada grupo de entidades, distinguiendo a su vez dos regresiones distintas en cada uno de estos grupos, una para la rentabilidad del activo ajustada al riesgo (SHROA) y otra para la rentabilidad de los recursos propios por unidad de riesgo (SHROE). Los resultados obtenidos en la presente investigación permiten obtener como conclusiones generales las siguientes: En primer lugar, que ha sido posible obtener dos modelos diferenciados, con buen ajuste, aplicados sobre bancos, cajas de ahorro y cooperativas de crédito, y que demuestran que, para el caso español, la diversificación de ingresos está relacionada con la rentabilidad ajustada al riesgo. Además, que dicha relación es inversa, lo que implica que una mayor diversificación hace disminuir la rentabilidad ajustada al riesgo. En segundo lugar, que la relación entre diversificación de ingresos y la rentabilidad ajustada a riesgo se verifica desde dos perspectivas, la de la rentabilidad del activo y la de los recursos propios, en ambos casos, por unidad de riesgo. Finalmente, también queremos dejar constancia de que las conclusiones obtenidas en el presente trabajo nos sugieren futuras líneas de investigación. Por ejemplo, ampliando el ámbito de estudio a otros países europeos.