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

dc.creatorFontalvo Herrera, Tomás José
dc.creatorDe la Hoz Domínguez, Enrique José
dc.creatorOlivos S.
dc.date.accessioned2020-03-26T16:41:22Z
dc.date.available2020-03-26T16:41:22Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationFontalvo 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
dc.identifier.issn7168-756
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/9228
dc.description.abstractThis 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.eng
dc.description.sponsorshipDepartment of Environmental Affairs, DEA
dc.format.mediumRecurso electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.publisherCentro de Informacion Tecnologica
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourcehttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85074272810&doi=10.4067%2fS0718-07642019000500263&partnerID=40&md5=f045be59742d4e0630480e8c453aa7bc
dc.sourceScopus2-s2.0-85074272810
dc.titleMethodology of data envelopment analysis (DEA) - GLMNEt for assessment and forecasting of financial efficiency in a free trade zone - Colombia
dc.title.alternativeMetodología de Análisis Envolvente de Datos (DEA) - GLMNET para la Evaluación y Pronóstico de Eficiencia Financiera en una Zona Franca Industrial - Colombia.
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dcterms.bibliographicCitationDe La Hoz, E., González, A., Santana, A., Metodología de Medición del Potencial Exportador de las Organizaciones Empresariales (2016) Información Tecnológica, 27 (6), pp. 11-18
dcterms.bibliographicCitationDe La Hoz, E., De La Hoz, E., Fontalvo, T., Metodología de Aprendizaje Automático para la Clasificación y Predicción de Usuarios en Ambientes Virtuales de Educación (2019) Información Tecnológica, 30 (1), pp. 247-254
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dcterms.bibliographicCitationFontalvo, T.J., De La Hoz, E., De La Hoz, E., Método Análisis Envolvente de Datos y Redes Neuronales en la Evaluación y Predicción de la Eficiencia Técnica de Pequeñas Empresas Exportadoras (2018) Información Tecnológica, 29 (6), pp. 267-275
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datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.doi10.4067/S0718-07642019000500263
dc.subject.keywordsDEA
dc.subject.keywordsEfficiency
dc.subject.keywordsFree trade zone
dc.subject.keywordsGLMNET
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsAdditives
dc.subject.keywordsData envelopment analysis
dc.subject.keywordsForecasting
dc.subject.keywordsIndustrial research
dc.subject.keywordsInternational trade
dc.subject.keywordsLearning systems
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsChamber of Commerce
dc.subject.keywordsFinancial efficiency
dc.subject.keywordsFinancial statements
dc.subject.keywordsFree trade zones
dc.subject.keywordsGLMNET
dc.subject.keywordsGroup memberships
dc.subject.keywordsRational analysis
dc.subject.keywordsTechnical efficiency
dc.subject.keywordsEfficiency
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.description.notesTeniendo 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).
dc.type.spaArtículo
dc.identifier.orcid57200633636
dc.identifier.orcid57204201834
dc.identifier.orcid57211525305


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