标题：Elección contable para la valoración de las inversiones inmobiliarias. Contribución de las técnicas de minería de datos para determinar patrones de decisión
期刊名称：Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
印刷版ISSN：1886-516X
电子版ISSN：1886-516X
出版年度：2017
卷号：23
页码：234-256
语种：Spanish
出版社：Universidad Pablo de Olavide
摘要：La normativa contable internacional ofrece con la Norma Internacional de Contabilidad 40 (NIC 40) “Inversiones inmobiliarias” un caso referente para investigar la decisi ́on que toman las empresas cuando se les ofrece el valor razonable o el coste hist ́orico como criterios alternativos de valoraci ́on. En este trabajo aprovechamos la oportunidad que ofrece esta norma para apor- tar evidencia adicional en un contexto multinacional y multisectorial sobre cu ́ales son los motivos que explican la elecci ́on contable. Adem ́as, en este tra- bajo introducimos y comparamos el uso de las redes neuronales artificiales y los ́arboles de decisi ́on, con el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de estas metodolog ́ıas, frente a la tradicionalmente utilizada regresi ́on log ́ıstica para la resoluci ́on de problemas de clasificaci ́on en este ́area. Los resultados de la clasificaci ́on indican que tanto las redes neuronales como los ́arboles de decisi ́on pueden ser una alternativa interesante a los m ́etodos cl ́asicos estad ́ısticos como la regresi ́on log ́ıstica. En particular, las dos metodolog ́ıas mostraron una mayor capacidad predictiva frente a la regresi ́on log ́ıstica aunque no se encontraron diferencias significativas entre ambas.
其他摘要：International Accounting Standard 40 (IAS 40 - Investment properties) of- fers an ideal setting for research on accounting choice as it represents a paradigmatic case choosing between the fair value and the historical cost as the measurement criteria. In this paper, we take the opportunity of this standard to provide additional evidence in a multinational and multi-context on the determinants that explain the accounting choice. Furthermore, in this paper, we introduce and compare the use of artificial neural networks and decision trees in order to assess the predictive capability of these method- ologies, compared to other techniques commonly used to solve classification problems in this area such as the logistic regression. The classification results indicate that both neural networks and decision trees can be an interesting alternative to classical statistical methods such as the logistic regression. In particular, both methods outperformed the logistic regression in terms of predictive ability, although no significant differences were found between both.
关键词：Elección contable; valor razonable; NIIF; redes neuronales; ́arboles de decisión.
