Área de equilibrio bajo el enfoque de la lógica borrosa en el sector de cerámica plana de Ecuador
Resumen
El objetivo de este estudio es explicar una herramienta novedosa para determinar un área de equilibrio a través de intervalos de confianza (bandas) con la finalidad de reducir la incertidumbre, desarrollando las técnicas del expertizaje y contraexpertizaje, se determinan límites para los costos fijos y variables para las empresas del sector cerámico en mención. En lo metodológico la investigación se enfoca al plano cuantitativo, por medio de herramientas de vanguardia propias de la lógica difusa, para el cálculo del área de equilibrio de mercado. Los resultados Qe = [19.065,67, 32.268,52] metros cuadrados de cerámica plana, explican que cualquier valor que se localice dentro de los limites superior e inferior de la banda o intervalo de confianza no obtiene perdidas ni beneficios. Esta forma novedosa de cálculo, permitirá mejorar la gestión empresarial a través de una eficiente toma de decisiones a nivel de gerencia.Citas
Aguilar, A., Lechuga, J., & Peña, O. (2003). Aplicaciones de un modelo borroso para el cálculo de puntos de equilibrio. Análisis Económico, XVIII (39), 185-200.
Aguiar, F. (2004). Teoría de la decisión e incertidumbre: modelos normativos y descriptivos. Empiria. Revista de metodología de ciencias sociales, (8), 139-160.
Baca, G. (2013). Evaluación de Proyectos. 7ma edición. Mc Graw Hill.
Bazzani, C., & Cruz, E. (2008). Análisis de riesgo en proyectos de inversión un caso de estudio. Scientia et Technica, 14(38), 309-314.
Bravo, M., & Ubidia, C. (2013). Contabilidad de Costos. 3ra Edición. Editora Escobar Impresores.
Buenaventura, G. (2002). El estudio de apalancamientos como metodología de análisis de la gestión en la empresa. Estudios Gerenciales, 18(82), 65-91.
Casanovas, M., & Fernández, A. (2003), La gestión de la tesorería en la incertidumbre. Ediciones Pirámide.
D´Negri, C., & De Vito, E. (2006). Introducción al razonamiento aproximado: lógica difusa. Revista Americana de Medicina Respiratoria, 6(3) 126-136.
Gutiérrez, J. (2006). Aplicación de los conjuntos borrosos a las decisiones de inversión. Ad-minister Revista de la Escuela de Administración, (9), 62-85.
Kaufmann, A., & Gil-Aluja, J. (1987). Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre. Barcelona: Hispano-Europea.
Kosko, B. (1995). Pensamiento borroso: la nueva ciencia de la lógica borrosa. Barcelona, España: Editorial Crítica.
López, P. (1986). El punto de equilibrio: herramienta de control. Revista Escuela de Administración de Negocios, 1(1), 25-36.
Luna, K., Sarmiento, W., & Cisneros, D. (2017). Equilibrio de mercado bajo incertidumbre para la fabricación de una bota de dama. Caso Cantón Gualaceo Provincia del Azuay. Compendium, 20(39).
Luna, K., & 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.
Muñoz, M., & Avilés, E. (2014). La incorporación de la lógica difusa al modelo Black-Scholes, para la determinación del precio de la opción cambiaria mexicana. Revista Internacional Administración y Finanzas, 7(7), 55-73.
Reig, J., & González, J. (2002). Modelo borroso de control de gestión de materiales. Revista Española de Financiación y Contabilidad, 31(112), 431-459.
Rico, M. y Tinto, J. (2008). Matemática borrosa: algunas aplicaciones en las ciencias económicas, administrativas y contables. Administrativas y contables, (52), 199-214.
Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros. (2019). https://www.supercias.gob.ec/portalscvs/
Toro, F. (2010). Costos ABC y Presupuestos. Bogotá, Colombia: Eco ediciones.
Zadeh, L, A. (1965). Fuzzy Sets and their applications to cognitive and decision processes. London, Academic Press Inc.
.png)
