La presente tesis doctoral se encuentra dividida en dos bloques principales: El objetivo de los primeros capítulos es el de proporcionar una breve descripción de la casuística del sistema de licitación de construcción en España, para posteriormente relacionarla con la incipiente ciencia de la Predicción de Bajas. Se pretende exponer y dar a conocer una serie de herramientas matemáticas y estadísticas con las que incrementar, en ciertos aspectos, la confianza en la toma de decisiones acertadas en aras a presentar ofertas económicas con mayor probabilidad de éxito, a partir de la experiencia previa recogida en procesos de licitación anteriores. Se presenta la Predicción de Bajas en Concursos y Subastas como una ciencia, relativamente poco desarrollada, incluso en aquellos países en los que se ha gestado (Australia y Estados Unidos), casi totalmente desconocida en el nuestro (incluso considerada de forma escéptica por muchos desconocedores de la misma), pero que se encuentra actualmente en su punto de inflexión por la gran utilidad que aporta en el momento de guiar una toma de decisión respecto del precio a presentar para un contrato, una obra o un proyecto concreto, en su fase de licitación. Conocido el marco de la licitación y a partir de la utilidad que suponen determinadas herramientas que recogen la experiencia y los hechos en procesos de licitación, se realiza una revisión, en el tiempo, de la evolución de los principales modelos de Predicción de Bajas empleados en la actualidad. Partiendo de un análisis del Modelo de Igual Probabilidad se exponen una serie de modelos más modernos que han ido incrementando progresivamente la calidad de la predicción en los últimos 50 años. Se pretende con esta revisión del estado del arte, no profundizar en la base puramente matemática de estos modelos, sino más bien recoger su formulación básica para mostrar su filosofía en el manejo de datos y variables. / Ballesteros Pérez, P. (2010). Propuesta de un nuevo modelo para la predicción de bajas en licitaciones de Construcción [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7025