Traducción al inglés contable 3 (Urgente)

Siguiendo a Olson, Healy introdujo un modelo de pronóstico completamente nuevo en 1987. Utilizó la metodología de series de tiempo (método de suma acumulativa múltiple-suma acumulativa). La ventaja de utilizar un modelo de series de tiempo para pronosticar el desempeño financiero de una empresa es que este método tiene en cuenta las relaciones entre los datos a lo largo del tiempo. Estos modelos distinguen entre cambios en los ratios financieros causados ​​por datos correlacionados y cambios estructurales en los ratios financieros causados ​​por malas condiciones financieras. Al mismo tiempo, según Theodossiou, el modelo CIUSIUM puede verse como una extensión dinámica del análisis discriminante, una técnica estadística utilizada en muchos estudios de predicción de fracasos empresariales.

El siguiente punto de inflexión en los modelos de predicción de la situación financiera es el modelo de estímulo del comportamiento humano. En 1994, Altian, Marco y Varette (Altman y Hotchkiss, 2006) integraron el análisis discriminante lineal y las redes neuronales en su estudio de 37.000 pequeñas y medianas empresas. Mejoraron el modelo en dos pasos mediante análisis discriminante lineal y los resultados se replicaron en el modelo de red neuronal. Los modelos de redes neuronales son más flexibles y brindan soluciones más precisas, especialmente para situaciones complejas específicas.

Además de los modelos de estímulos del comportamiento humano, en la actualidad también se utilizan algunas otras técnicas estadísticas, como los modelos unitarios probabilísticos, el análisis de árboles de decisión y el análisis discriminante bayesiano.