Incidencia de la localización y el capital intelectual en el éxito o fracaso de empresas de nueva creación en España mediante técnicas de Machine Learning

Abstract

El objetivo central de este proyecto es la introducción de las variables de localización y capital intelectual en un modelo predictivo relativo al éxito o fracaso empresarial en España. Para ello, hemos empleado distintas técnicas de Machine Learning para la cuantificación del factor geográfico y la selección de variables e hiperparámetros del modelo. Adicionalmente, hemos empleado algoritmos genéticos combinados con dos técnicas diferentes de aprendizaje automatizado: Random Forest (aplicado a la selección de variables) y Redes Neuronales (aplicado a la selección de hiperparámetros y predicción del modelo). Dichas técnicas se han aplicado a dos mercados (Hostelero y Tecnológico) pudiendo sacar conclusiones económicas sobre la incidencia de las variables seleccionadas en la supervivencia de los emprendimientos.

The main aim of this project is to introduce the concepts of location and intellectual capital into an entrepreneurial failure forecasting. For that purpose, different Machine Learning techniques were needed, such as spatial weighting and variable and hyperparameter selection. Additionally, genetic algorithms were used, combined with two different procedures: Random Forest (applied to variable selection) and Neural Networks (applied to hyperparameters selection and prediction). These methods were applied to two different markets (Hospitality & Technology). The results address how economic variables affect entrepreneurship survival.