Resumen:
A lo largo del presente trabajo se desarrollaran los siguientes capítulos con el contenido respectivo, comenzando en el primer capítulo con el marco Teórico, que encuadra desde los acontecimientos que conciernen a los antecedentes y temática previa sobre el tema y continuando con capítulos que nos van introduciendo en el campo de estudio, hasta culminar en el capítulo sexto con las conclusiones sobre los modelos desarrollados.
En el capítulo 1, referente al Marco Teórico se hizo un análisis de los estudios sobre la aplicación de redes neuronales artificiales, información acerca de algunas técnicas que se han aplicado para detectar quiebras financieras. En él se encuentra los antecedentes de los teóricos sobre las crisis económicas, seguido de un marco referencial sobre los trabajos recientes sobre la temática de crisis aplicando algunos modelos, en específico RNA.
A continuación, en el capítulo 2 se desarrolla brevemente la cronología histórica de los principales acontecimientos económicos a nivel nacional e internacional, como parte de las crisis previas que el planeta ha vivido, que al final terminan siendo causa o consecuencia de quiebras financieras en todos los niveles de gobierno, así como de las mismas calificaciones de crédito con la que la mayoría de inversionistas y financieros se rigen a nivel mundial en la toma de decisiones de inversión que cambian y repercuten en la vida y población de muchos países.
VIII
Seguidamente, se procedió a desarrollar el capítulo 3; Dentro del cual se describen las características socioeconómicas de los principales municipios endeudados con insolvencia financiera y con solvencia financiera en el Estado, y sus principales características financieras. Es un capitulo que comienza dando información general sobre el Estado de México y sus municipios, información histórica de lo que se ha venido presentando en el estado. Se lleva a cabo un análisis de las regiones del estado según los municipios quebrantados en cada una de ellas.
Posteriormente en el capítulo 4, se tiene el desarrollo de la temática sobre las Redes Neuronales Artificiales (RNA), como breviario sobre la técnica de Inteligencia Artificial que ha traído la opción de llevar a cabo la investigación, y es una de las más revolucionarias técnicas de predicción y clasificación dentro de los modelos estadísticos no paramétricos en la actualidad. Se plantean algunos principios básicos, así como, la explicación del Multi Layer Perceptron (MLP) y el Back Propagation que son modelos dentro de los RNA que permiten obtener resultados mucho mejores a los de otros RNA.
Casi para concluir se presenta el capítulo 5 que trata en si el desarrollo de los modelos neuronales. Comienza con una introducción a la metodología empleada por Moody´s para asignar calificaciones a los municipios, y en general a los gobiernos fuera de Estados Unidos. Posteriormente se realiza un análisis sobre las variables que entraran al modelo y se consideran más determinantes en el sentido a priori. Por último se desarrollan los modelos en SPSS, y se redacta la discusión sobre cada modelo.
Por último se presenta el capítulo 6 que establece las conclusiones finales y resultados del modelo e investigación confirmando cada una de la hipótesis de investigación.