Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.rights.licenselicencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalspa
dc.contributor.authorDe La Hoz, Efraín
dc.contributor.authorLópez Polo, Ludys
dc.date.accessioned2018-03-21T16:34:28Z
dc.date.available2018-03-21T16:34:28Z
dc.date.issued2017-08
dc.identifier.issn07180764
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12442/1891
dc.description.abstractSe presenta una metodología para el análisis de las condiciones competitivas en el comercio exterior de organizaciones empresariales. El análisis abarca las etapas de medición, evaluación y clasificación de las empresas, a partir de la propuesta de 16 factores clave del potencial exportador. También se evalúa la aplicación del análisis de conglomerados para identificar y caracterizar perfiles competitivos y de redes neuronales artificiales para clasificar el potencial exportador. Los resultados muestran la capacidad del análisis de conglomerados y de las redes neuronales artificiales para discriminar niveles competitivos en el potencial exportador. Su aplicación en el sector químico permitió agrupar las empresas en cuatro perfiles competitivos que asocian sus características. Las redes neuronales artificiales mostraron un 85,7% de capacidad para discriminar y clasificar las empresas según su perfil competitivo.spa
dc.description.abstractA methodology for the analysis of competitive conditions in foreign trade business organizations is presented. The analysis includes the steps of measuring, evaluation and classification of enterprises considering 16 key factors in export potential. Also, the application of cluster analysis to identify and characterize profiles in the competitive potential is done, and artificial neural networks were employed to classify the export potential. The results show the ability of the cluster analysis and of the artificial neural networks to discriminate competitive levels in export potential. The application of this methodology in the chemical sector, allowed classifying companies in four competitive groups. Also, artificial neural network showed to be capable of classifying and discriminating the competitive profile of a company with a probability of 85.7%.eng
dc.language.isospaspa
dc.publisherScientific Electronic Library Onlineeng
dc.sourceCentro de Información Tecnológicaspa
dc.sourceVol. 28, No.4 (2017)spa
dc.source.urihttps://scielo.conicyt.cl/pdf/infotec/v28n4/art09.pdf
dc.subjectPotencial exportadorspa
dc.subjectOrientación exportadoraspa
dc.subjectCompetitividadspa
dc.subjectExport potentialeng
dc.subjectExport orientationeng
dc.subjectCompetitivenesseng
dc.titleAplicación de Técnicas de Análisis de Conglomerados y Redes Neuronales Artificiales en la Evaluación del Potencial Exportador de una Empresaspa
dc.title.alternativeApplication of Cluster Analysis Techniques and Artificial Neural Networks for the Evaluation of the Exporting Capability of a Companyeng
dc.typearticlespa
dcterms.referencesAhimbisibwe, G., Ntayi, J., y Ngoma, M., Export market orientation, innovation and performance of fruit exporting firms in Uganda, European Scientific Journal, 9(4), 295–313 (2013)eng
dcterms.referencesBonomie, M., y Añez, C., Reflexión teórica de las estrategias flexibilizadoras en el marco de la globalización, Revista Venezolana de Gerencia, 14(48), 592–605 (2009)spa
dcterms.referencesCabarcas, J., y Paternina, C., Aplicación del análisis discriminante para identificar diferencias en el perfil productivo de las empresas exportadoras y no exportadoras del Departamento del Atlántico de Colombia, Revista Ingeniare, 6(10), 33–48 (2011)spa
dcterms.referencesCorreia, A., Barandas, H., y PIres, P., Applying Artificial Neural Networks to Evaluate Export Performance : A Relational Approach, Review of Onternational Comparative Management, 10(4), 713–734 (2009)eng
dcterms.referencesDe la Garza, J., Morales, B., y González, B., Análisis Estadístico Mutivariante. Un enfoque teórico y práctico, pp. 150–178, Editorial Mc. Graw Hill, México (2013)spa
dcterms.referencesDe La Hoz, E., González, Á., y Santana, A., Metodología de Medición del Potencial Exportador de las Organizaciones Empresariales, Información Tecnológica, 27(6), 11–18 (2016)spa
dcterms.referencesEscandón, D., y Hurtado, A., Los determinantes de la orientación exportadora y los resultados en las pymes exportadoras en Colombia, Estudios Gerenciales, 30(133), 430–440 (2014)spa
dcterms.referencesFontalvo, T., Vergara, J., y De La Hoz, E., Evaluación del mejoramiento de los indicadores financieros en las empresas del sector almacenamiento y actividades conexas en Colombia por medio de análisis de discriminante, Prospectiva, 10(1), 124-131 (2012)spa
dcterms.referencesFontalvo, T., De La Hoz, E., y Cardona, D., Diseño de un plan de mejoramiento para la cadena de suministro de la empresa Drolitoral S.A. aplicando el Modelo SCOR, Rev. Soluciones de Postgrado EIA, 1(6), 33–53 (2010)spa
dcterms.referencesMartín, O., López, M., y Martín, F., Artificial neural networks for quality control by ultrasonic testing in resistance spot welding, Process. Techno., 183, 226–233 (2007)eng
dcterms.referencesNarváez, M., y Fernández, G., Estrategias competitivas para fortalecer sectores de actividad empresarial en el mercado global, Revista Venezolana de Gerencia, 13(42), 233–243 (2008)spa
dcterms.referencesNavarro, A., y Acedo, F., Efectos de la proactividad exportadora y la orientación al mercado en las operaciones de comercio exterior, Revista Española de Investigación de Marketing, 16(1), 113–133 (2012)spa
dcterms.referencesObschatko, E., y Blaio, M., El perfil exportador del sector agroalimentario argentino. Las profucciones de alto valor. Estudio 1. EG.33.7. Ministerio de Economía de Argentina (2003)spa
dcterms.referencesOlper, A., Pacca, L., y Curzi, D., Trade, import competition and productivity growth in the food industry, Food Policy, (49), 71–83 (2014)eng
dcterms.referencesParedes, D., Elaboración del plan de negocios de exportación. Programa de Plan de Negocio, Exportador- PLANEX. Disponible en: https://goo.gl/oTnARL (2016)spa
dcterms.referencesPeña, D., Análisis de datos multivariantes, pp. 137–235, Editorial Mc. Graw Hill, Madrid, España (2002)spa
dcterms.referencesSmith, D., A Neural Network Classification of Export Success in Japanese Service Firms, Services Marketing Quarterly, 26(4), 95–108 (2005)eng
dcterms.referencesVelásquez, J., Franco, C., y García, H., Un modelo no lineal para la predicción de la demanda mensual de electricidad en Colombia, Estudios Gerenciales, 25(112), 37–54 (2009)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Artículos
    Artículos científicos evaluados por pares

Mostrar el registro sencillo del ítem