Propuesta de Modelo de Analítica predictiva para flujo de caja en MiPyMEs en Colombia
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2023Advisor
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Title
Proposal of a Predictive Analytics Model for cash flow in MSMEs in Colombia.
Abstract
En el contexto empresarial colombiano, las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) enfrentan desafíos críticos en la gestión y control de su flujo de caja, lo que las expone al riesgo de insolvencia y posible desaparición en sus primeros años de operación, según indican las estadísticas. Lo cual es muy preocupante, dado el alto porcentaje que representa este tipo de empresas en el tejido empresarial y en la generación de empleo. El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de analítica predictiva para contribuir al seguimiento del flujo de caja y que pueda apoyar a la supervivencia de las MiPyMEs. Los modelos considerados fueron árboles de decisiones, Bosques aleatorios, Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales, siendo el segundo el modelo con mejores resultados. Con el propósito de abordar esta problemática, esta investigación llevó a cabo una caracterización de los procesos de flujo de caja en las MiPyMEs colombianas mediante la construcción de un estado del arte. Y se concluyó que mediante la aplicación de modelos de IA es posible contribuir a la mitigación de riesgos de iliquidez y de insolvencia de las empresas, debido a que el modelo sirve como una alerta temprana para la identificación del riesgo financiero que una empresa pueda tener y, por lo tanto, esta podrá tomar las decisiones pertinentes para evitar la insolvencia
Abstract
In the Colombian business context, micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs) face critical challenges in the management and control of their cash flow, which exposes them to the risk of insolvency and possible disappearance in their first years of operation, according to statistics. This is of great concern, given the high percentage that this type of company represents in the business fabric and in the generation of employment. The objective of this research is to propose a predictive analytical model to contribute to cash flow monitoring that can support the survival of MSMEs. The models considered were decision trees, Random Forests, Support Vector Machines and neural networks, the latter being the model with the best results. In order to address this problem, this research carried out a characterization of cash flow processes in Colombian MSMEs through the construction of a state of the art. And it was concluded that through the application of AI models it is possible to contribute to the mitigation of illiquidity and insolvency risks of companies, since the model serves as an early warning for the identification of the financial risk that a company may have and, therefore, it will be able to make the pertinent decisions to avoid insolvency
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- Ingeniería de Sistemas [114]