Los indicadores financieros con enfoque en la lógica borrosa para una eficiente toma de decisiones en el sector comercial de productos de consumo masivod
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Resumen
Los indicadores financieros son de gran importancia para verificar la salud financiera de las empresas y a través de ello
gestionar acorde a los resultados obtenidos. El problema de la investigación radica en que las empresas del sector comercial
de la ciudad de Cuenca, calculan estos indicadores de manera tradicional o convencional llenos de incertidumbre y de vaguedad
en sus resultados. El objetivo es determinar las razones financieras con enfoque en la lógica borrosa, con el propósito de que su
cálculo sea más exacto y apegado a la realidad del mercado actual. Con ello realizar una comparación entre las dos formas de
estimación. En lo metodológico la investigación es de tipo descriptivo, enfocado al plano cuantitativo a través del desarrollo
de las técnicas del expertizaje y contraexpertizaje instrumentos propios de la lógica borrosa.
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Citas
Arimany, N., Farreras, A., y Rabaseda, J. (2016). Análisis económico financiero del sector
Empresa Comercial “A”
Indicadores Financieros Grado de Presunción 80% Grado de Presunción 90%
Prueba Acida [0,85, 1,28, 1,55] [1,19, 1,31] [1,24, 1,30]
Razón de Liquidez [1,32, 1,79, 1,98] [1,54, 1,171] [1,65, 1,70]
Razón de Solvencia [1,77, 2,21, 2,37] [1,96, 2,13] [2,07, 2,12]
Rotación de Activos [0,79, 1,09, 1,18] [0,92, 1,02] [0,97, 1,01]
Rotación de Inventarios [1,71, 2,04, 2,11] [1,94, 2,01] [1,98, 2,00]
vinícola de La Rioja en un entorno de crisis. Intangible Capital, 12(1): 268-294.
Bernal, D., y Amat, O. (2012). Anuario de ratios financieros sectoriales en México para análisis comparativo empresarial. Ra Ximhai, 8(2), 271-286.
Correa, J., Gómez, S., y Londoño, F. (2018). Indicadores financieros y su eficiencia en la explicación de la generación de valor en el sector cooperativo. Revista Facultad de Ciencias Económicas: Investigación y Reflexión, XXVI (2), 129-144.
Casanovas, M., y Fernández, A. (2003). La gestión de la tesorería en la incertidumbre. Madrid, España: Ediciones Pirámide.
Gutiérrez, J. (2006). Aplicación de los conjuntos borrosos a las decisiones de inversión. Administer (9), 62-85.
Hammi, A. (2014). Control financiero interno bajo incertidumbre: control de gestión de la liquidez. [Tesis doctoral, Departamento de Economía y Organización de Empresa. Universidad de Barcelona, España]. http://diposit.ub.edu/dspace/handle/2445/64786
Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, M. (2014). Metodología de la Investigación, 6ta edición. México: McGraw Hill.
Hurtado, J. (2000). Metodología de la Investigación Holística, 3ra edición. Caracas, Venezuela: Fundación Sypal.
Kaufmann, A., & Gil-Aluna, J. (1986). Introducción de la teoría de subconjuntos borrosos a la gestión de las empresas. Madrid, España: Milladoiro.
Kaufmann, A., y Gil, J. (1989). Modelos para la investigación de efectos olvidados. Madrid, España: Milladoiro.
Luna, K., Melean, R., y Montes De Oca, Y. (2020). Sistemas de información financiero en el sector industrial cerámico de Cuenca-Ecuador. Revista Risti, (E39), 143-155.
Luna, K., y Sarmiento, W (2019). Evaluación económica bajo el enfoque difuso: Caso industrias de la ciudad de Cuenca- Ecuador. Revista Venezolana de Gerencia, 24 (86), 547-562.
Medina, S. (2006). Estado de la cuestión acerca del uso de la lógica difusa en problemas financieros. Cuadernos de Administración, XIX (32), 195-223.
Morelos, J., Fontalvo, T., y De la Hoz Granadillo, E. (2012). Análisis de los indicadores financieros en las sociedades portuarias de Colombia. Entramado, 8 (1), 14-26.
Nava, A. (2009). Análisis financiero: una herramienta clave para una gestión financiera eficiente. Revista Venezolana de Gerencia, 14(48), 606-628.
Rico, M., y Tinto, J. (2008). Matemática borrosa: algunas aplicaciones en las ciencias económicas, administrativas y contables. Revista de Contaduría, (52), 199-214.
Rico, M., y Tinto, J. (2010). Herramientas con base en subconjuntos borrosos. Propuesta procedimental para aplicar expertizaje y recuperar efectos olvidados en la información contable. Actualidad Contable Faces, 13(21), 127-146.
Reig, J., y González, J. (2002). Modelo borroso de control de gestión de materiales. Revista Española de Financiación y Contabilidad, 31(112), 431-459.
Zadeh, L, A. (1965). Fuzzy Sets and their applications to cognitive and decision processes. London, Academic Press Inc.