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Jaime Díaz Cordova, Edisson Coba Molina, Paúl Navarrete López
Aplicar la lógica difusa en indicadores financieros es una propuesta poco difundida en el ámbito contable.
Esta metodología permite observar los resultados de ratios financieros con una perspectiva más amplia, mostrando resultados no totalmente ciertos ni totalmente falsos, ya que pueden tomar un valor indeterminado de veracidad dentro de un conjunto de valores, aplicando la teoría de lógica difusa. El objetivo de este trabajo es presentar al lectorla aplicación de la lógica difusa en indicadores de riesgo financieros, utilizando losratios de una de las cooperativas del segmento uno del Ecuador, y de esta manera, validar el nivel de pertinencia que tiene este indicador al compararlo con la meta estandarizada del modelo CAMEL y sus calificaciones de riesgo. Para aplicar esta teoría se utilizaron variables lingüísticas, cuyos rangos se valoraron en escalas de 0 a 1. Se determina que la metodóloga difusa aplicado a los riesgos financieros presenta un nivel de pertenencia mayor hacia la calificación crediticia buena asegurando un nivel de riesgo escaso y una muy buena solvencia.
Sin embargo, en periodos de actividad económica baja se estancaría en este nivel por el aumento del riesgo
Applying fuzzy logic to financial indicators is not a well disseminated proposal in the accounting field.
This methodology allows observing the results of financial ratios with a broader perspective,showing neither completely true nor completely false results, since they can take an undetermined truthfulness value within a set of values, applying the fuzzy logic theory. The objective of this work is to introduce the reader to the application of fuzzy logic on financial risk indicators, using the ratios of one of the sector one cooperatives of Ecuador, and thus validate the level of relevance of this indicator when compared to the standardized objective of the CAMEL model and its risk rating. To apply this theory, linguistic variables were used, the ranges of which were evaluated in 0–1 scales. It was determined that the fuzzy methodology, applied to financial risks, presents a greater level of relevance toward a good credit rating, ensuring a low level of risk and a very good solvency. However, in periods of low economic activity it would stagnate in this level due to the increased risk
