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Sistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en Colombia

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dc.contributor.advisorBonet Cruz, Isis
dc.contributor.authorPérez Pérez, Juan Fernando
dc.contributor.educationalvalidatorSánchez-Pinzón, Maria Solange
dc.contributor.educationalvalidatorLochmuller, Christian
dc.date.accessioned2024-07-22T20:06:46Z
dc.date.available2024-07-22T20:06:46Z
dc.date.issued2024
dc.description141 páginas
dc.description.abstractRESUMEN: el cambio climático es uno de los fenómenos más importantes en la era actual y a su vez es un reto al que se enfrentan las organizaciones. La evaluación de los riesgos climáticos está tomando cada vez más relevancia. Para las organizaciones identificar, evaluar y gestionar los riesgos relacionados con el clima es un reto, ya que estos proceden de múltiples fuentes y poseen diferentes probabilidades de que ocurran. Esta investigación identifica y evalúa los principales riesgos climáticos de transición en una empresa del sector de alimentos procesados en Colombia. Por una parte se emplea Fuzzy Logic para la clasificación de los riesgos identificados, este enfoque permite el uso de expresiones lingüísticas para la priorización de los riesgos. Por otra parte, se emplean técnicas de inteligencia artificial para pronosticar variables que influyen en el análisis de los riesgos climáticos de transición, los cuales se pueden clasificar en regulatorios, tecnológicos y de mercado, empleando datos macroeconómicos y microeconómicos. Los resultados de esta investigación son un aporte en la comprensión de los impactos financieros generados por los riesgos climáticos de transición al desarrollar un factor de ajuste de riesgos climático de transición que captura los potenciales impactos de diferentes trayectorias climáticas o escenarios climáticos, dando la posibilidad de generar escenarios financieros para la organización. Finalmente, se propone un proceso metodológico para cuantificar el valor en riesgo, como un percentil de las pérdidas agregadas de los riesgos climáticos de transición en términos de un Climate Transition Value at Risk (CTVaR), suministrando a la organización del caso de estudio la posibilidad de gestionar e influir activamente en las potenciales pérdidas esperadas por la transición a una economía baja en carbono y mejorar con este indicador los procesos de toma de decisiones empresarialesspa
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/6717
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EIA
dc.publisher.facultyEscuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
dc.publisher.placeEnvigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2024
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.subject.proposalRiesgos climáticosspa
dc.subject.proposalRiesgos climáticos de transiciónspa
dc.subject.proposalMachine Learningspa
dc.subject.proposalClimate Transition Value at Riskeng
dc.subject.proposalFuzzy Logiceng
dc.subject.proposalEscenarios climáticoseng
dc.titleSistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en Colombiaspa
dc.typeTrabajo de grado - Doctorado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TD
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.typePublication
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