Modelo de redes neuronales para la determinación del riesgo de liquidez en las pymes

Osorio Cortina, Andrés Felipe; Franco Falla, Sebastián

Publicación:
Modelo de redes neuronales para la determinación del riesgo de liquidez en las pymes

dc.contributor.advisor	Peña Palacio, Alejandro
dc.contributor.author	Osorio Cortina, Andrés Felipe
dc.contributor.author	Franco Falla, Sebastián
dc.date.accessioned	2021-02-17T21:32:56Z
dc.date.available	2021-02-17T21:32:56Z
dc.date.issued	2020
dc.description	33 páginas
dc.description.abstract	RESUMEN: En Colombia encontramos que día a día es inmensa la cantidad de pymes que aparecen y que desconocen diversos factores del negocio para poder prevalecer dentro de un mercado tan agresivo, según Confecámaras sólo el 29.7% de los emprendimientos en el país sobreviven y el 70% de las empresas fracasan (Redacción Nacional, 2018). Esto se ha dado gracias a que las pymes han contado con un problema muy particular como lo es la determinación de la probabilidad de que un activo se venda a un precio inferior al del mercado, esto a razón de que no se cuentan con herramientas que permitan determinar este tipo de riesgo, Para solucionar esto proponemos un modelo de redes neuronales para así ayudar a las pymes a afrontar sus obligaciones en el corto plazo, a gestionar el riesgo frente al cumplimiento de estas obligaciones y a evaluar su capacidad de satisfacer sus necesidades de flujo de efectivo, colaterales sin tener impacto en las operaciones cotidianas de esta, mitigar el riesgo desarrollando estrategias para garantizar que los fondos y elementos colaterales estén disponibles cuando se necesiten, por medio de un análisis de las bases de datos históricos de la empresa para así poder predecir su futuro comportamiento.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: In Colombia we find that day by day the number of PYMES that appear is immense and that they are unaware of various business factors to be able to prevail within such an aggressive market, according to Confecámaras only 29.7% of the enterprises in the country survive and 70% of companies fail (Redacción Nacional, 2018). This has been due to the fact that PYMES have had a very particular problem such as determining the probability that an asset is sold at a lower price than the market price, this because they do not have tools that allow To determine this type of risk, To solve this we propose a neural network model to help PYMES to face their short-term obligations, to manage the risk in front of the fulfillment of these obligations and to evaluate their ability to satisfy their cash flow needs , collaterals without having an impact on the company's daily operations, mitigate risk by developing strategies to ensure that funds and collateral elements are available when needed, through an analysis of the company's historical databases in order to predict its future behavior.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) Administrativo(a)	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.bibliographiccitation	Osorio Cortina, A. F. y Franco Falla, S. (2020). Modelo de redes neuronales para la determinación del riesgo de liquidez en las pymes [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2599
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2599
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad EIA	spa
dc.publisher.faculty	Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas	spa
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Ingeniería Administrativa	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020	eng
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.source	Repositorio Institucional Universidad EIA
dc.subject.proposal	Pymes	spa
dc.subject.proposal	Emprendimientos	spa
dc.subject.proposal	Flujo de efectivo	spa
dc.subject.proposal	Enterprises	eng
dc.subject.proposal	Cash flow	eng
dc.title	Modelo de redes neuronales para la determinación del riesgo de liquidez en las pymes	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
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dspace.entity.type	Publication