Método análisis envolvente de datos y redes neuronales en la evaluación y predicción de la eficiencia técnica de pequeñas empresas exportadoras

• Autores: Tomás José Fontalvo Herrera, Efraín Javier de la Hoz Granadillo, Enrique de la Hoz Domínguez
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 29, Nº. 6, 2018, págs. 267-276
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Data envelopment analysis method and neural networks in the evaluation and prediction of the technical efficiency of small exporting companies.
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• Resumen
  • español

    En esta investigación, se desarrolló un método para evaluar y predecir la eficiencia de pequeñas empresas exportadoras tomando como variables de entrada o recurso los rubros financieros total activos, patrimonio, total pasivo, gastos operacionales, costos de ventas y como variables de salida o resultado las ventas netas, utilidad neta y utilidad operacional. Para esto se utilizó el análisis envolvente de datos en la evaluación de la eficiencia, el análisis discriminante en la valoración de la clasificación de empresas eficientes y no eficientes y las redes neuronales artificiales para evaluar su capacidad de predicción clasificatoria en 90 empresas del sector de la ciudad de Barranquilla-Colombia. Los resultados permitieron clasificar las empresas según nivel de eficiencia mostrándose una eficiencia técnica promedio del 41,38% del sector con 11 empresas representativas de la eficiencia. Los resultados muestran la relevancia de la metodología propuesta para clasificar y pronosticar correctamente la eficiencia técnica en las pequeñas empresas exportadoras.

  • English

    In this research, a method was developed to evaluate and predict the efficiency of small exporting companies taking as input or asset variables the total assets, equity, total liabilities, operating expenses, sales costs and as output or result variables. net sales, net income and operating income. For this, the envelopment data analysis was used in the evaluation of the efficiency, the discriminant analysis in the evaluation of the classification of efficient and inefficient companies and the artificial neural networks to evaluate its capacity of classification prediction in 90 companies of the sector of the city of Barranquilla-Colombia. The results allowed to classify the companies according to level of efficiency showing an average technical efficiency of 41.38% of the sector with 11 representative companies of efficiency. The results show the relevance of the proposed methodology to correctly classify and forecast technical efficiency in small exporting companies.