PLAGUE. Un editor visual para PDDL

Plague es un editor de archivos escritos en lenguajes de planificación como STRIPS y PDDL, que permite lanzar el algoritmo GrahPlan a partir de los archivos de dominio y problema editados y encontrar una solución al problema planteado. El objetivo del editor es eminentemente pedagógico: su uso es muy simple y viene con variados ejemplos de ambos lenguajes de planificación, de modo que el usuario pueda aprenderlos de forma paulatina. Además, la salida de la ejecución permite ir viendo paso a paso el desarrollo del algoritmo GraphPlan: los operadores que se van ejecutando, los no-ops que se han seguido, los mutex que se han aplicado en cada nivel y el tiempo empleado, además de la solución final al problema si se alcanza. El programa hace uso de dos utilidades que permiten compilar el código STRIPS o PDDL que son JavaGP y PDDL4J. Una vez ejecutado el problema de planificación, se obtiene la salida en pantalla y también se puede imprimir el problema completo incluida la solución. El objetivo ha sido crear un programa que permita al usuario editar rápidamente archivos STRIPS y PDDL, los pueda compilar velozmente y obtener el resultado en un solo sitio, con una salida mucho más clara, organizada y entendible y se evite el problema de tener que usar editores externos y una ventana de línea de comando para ejecutar GraphPlan. Plague is a text editor for files written in action languages, such as STRIPS and PDDL, which allows running the GraphPlan algorithm from the domain archives and edited problems, and finding a solution to the proposed problem. The goal of the editor is primarily for pedagogical purposes: it is simple to use and comes equipped with a variety of examples in both action languages, so that the user can gradually learn. In addition, as the editor runs it allows the user to observe the step by step development of the GraphPlan algorithm: the operators being executed, the no-ops that have been followed, the mutex applied at each level and the time spent, as well as the final answer to the problem, if reached. The program uses two utilities allowing the STRIPS or PDDL code to be compiled: JavaGP and PDDL4J. Once the planning problem has been executed, the result is shown on screen and the complete problem can also be printed, including the solution. The objective has been to create a program that allows the user to quickly edit STRIPS and PDDL archives, to compile them swiftly and obtain the solution in a single place, with a result that is clear, organised and understandable, thus avoiding the problem of having to use external editors and command prompts to execute GraphPlan.

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.