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Andina, DiegoAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Multiple proportion case-basing driven CBRE and its application in the evaluation of possible failure of firms

Publicado en: INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE. 44 (8): 1409-1425 - 2013-08-01 44(8), DOI: 10.1080/00207721.2012.659686

Autores:

Li, H; Andina, D; Sun, J
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Afiliaciones

Tech Univ Madrid, Grp Automat Signal & Commun, ETSI Telecomunicac, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Zhejiang Normal Univ, Sch Econ & Management, Jinhua 321004, Zhejiang, Peoples R China - Autor o Coautor

Resumen

Case-based reasoning (CBR) is a unique tool for the evaluation of possible failure of firms (EOPFOF) for its eases of interpretation and implementation. Ensemble computing, a variation of group decision in society, provides a potential means of improving predictive performance of CBR-based EOPFOF. This research aims to integrate bagging and proportion case-basing with CBR to generate a method of proportion bagging CBR for EOPFOF. Diverse multiple case bases are first produced by multiple case-basing, in which a volume parameter is introduced to control the size of each case base. Then, the classic case retrieval algorithm is implemented to generate diverse member CBR predictors. Majority voting, the most frequently used mechanism in ensemble computing, is finally used to aggregate outputs of member CBR predictors in order to produce final prediction of the CBR ensemble. In an empirical experiment, we statistically validated the results of the CBR ensemble from multiple case bases by comparing them with those of multivariate discriminant analysis, logistic regression, classic CBR, the best member CBR predictor and bagging CBR ensemble. The results from Chinese EOPFOF prior to 3 years indicate that the new CBR ensemble, which significantly improved CBR's predictive ability, outperformed all the comparative methods.
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Palabras clave

Bankruptcy predictionBusiness failureCase-based reasoning ensembleDefect classificationEvaluation of possible failure of firmsFault-detectionFinancial distress predictionGenetic algorithmMultiple case-basingNearest neighbour ensembleNearest-neighbor classifiersProportion baggingReasoning approachSpecial-issueSystem

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2013, se encontraba en la posición 27/59, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Automation & Control Systems.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • Google Scholar: 11
  • WoS: 7
  • Scopus: 9
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 13 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/29483/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 429
  • Descargas: 344
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China.

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Reconocimientos ligados al ítem

This research is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (no. 71171179), the Zhejiang Provincial Philosophy and Social Science Foundation Zhijiang Young Talent of Social Science (11ZJQN081YB), and the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (no. Y7100008). The authors gratefully thank anonymous referees for their useful comments and editors for their work.
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