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Methodology of data envelopment analysis (DEA) - GLMNEt for assessment and forecasting of financial efficiency in a free trade zone - Colombia

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Autores

De La Hoz Domínguez, Enrique José

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Otros/Desconocido

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Editor

Centro de Informacion Tecnologica
Tipo de Material

Artículo

Fecha

2019

Citación

Fontalvo T.J., De La Hoz E.J. y Olivos S. (2019) Methodology of data envelopment analysis (DEA) - GLMNEt for assessment and forecasting of financial efficiency in a free trade zone - Colombia [Metodología de Análisis Envolvente de Datos (DEA) - GLMNET para la Evaluación y Pronóstico de Eficiencia Financiera en una Zona Franca Industrial - Colombia.]. Informacion Tecnologica; Vol. 30, Núm. 5; pp. 263-270

Título de serie/ reporte/ volumen/ colección

Es Parte de

Resumen en inglés

This research work proposes a methodology for evaluation and forecasting for companies located in the Industrial Port Zone of the city of Barranquilla, Colombia. Based on an empirical and rational analysis, supported by the concepts of technical efficiency, purely technical efficiency, additive efficiency, efficiency of scale and of mixing, as well as in the algorithm for machine learning GLMNET. Work was done with 29 companies that presented their complete financial statements for the year 2017 in the Chamber of Commerce of Barranquilla - Colombia. As a result, it was found an average technical efficiency of 72.79%, a purely technical efficiency of 82.54% and an additive efficiency of 59.45%. In addition, the projections required to make inefficient organizations achieve efficiency are contributed. From the study, it can also be observed that 11 companies were constituted as benchmarks to measure the companies of the Free Zone of the Port of Barranquilla. It is noteworthy that the algorithm GLMNET delivered a good result in the prediction of group membership of efficient and inefficient enterprises, with an accuracy of 93.1%. © 2019 Centro de Informacion Tecnologica. All rights reserved.

Descripción

Notas

Teniendo en cuenta que las exportaciones generan un incremento de la productividad como lo señalan diferentes autores (Pardo y García, 1999), esta variable se estudia en esta investigación toda vez que se aportan las directrices para que las empresas ineficientes de la zona franca en estudio alcancen la eficiencia empresarial. En términos financieros con esta investigación se analiza las magnitudes en términos de ingresos y utilidad neta de tal forma que las empresas ineficientes incrementen su eficiencia frente a los recursos que utilizan. Lo anterior permite generar una serie de decisiones en el contexto analizado que permite dinamizar y direccionar las acciones para alcanzar los resultados que permita a las organizaciones ineficientes ser competitivas en el sector. Existen investigaciones previas sobre el uso del análisis DEA y el aprendizaje automático, en (Hong et al., 1999) clasifican empresas eficientes y no eficientes utilizando DEA para luego predecir el estado de eficiencia de nuevas empresas, por otro lado (Lin, Hu, y Tsai, 2012) revisan en un periodo de cinco años la implementación del aprendizaje automático y los modelos DEA para la modelación del riesgo de quiebra en las empresas, a su vez otras investigaciones realizan procesos de clasificación paralelas utilizando la técnica de Support Vector Machines (Yeh, Chi, y Hsu, 2010), además de valoraciones empresariales en sectores específicos, como cadenas de suministro ( Wong y Wong, 2007) y desempeño corporativo (Mirhedayatian, Azadi y Saen, 2014).

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Es la base de (relación)

URL del Recurso

URI

https://hdl.handle.net/20.500.12585/9228

Identificador ISBN

Identificador ISSN

7168-756
Identificador DOI

10.4067/S0718-07642019000500263

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