Evaluación económica bajo el enfoque difuso: Caso industrias de la ciudad de Cuenca-Ecuador
Abstract
Las empresas industriales de la ciudad de Cuenca-Ecuador, en especial los fabricantes de muebles de madera, plantean un crecimiento en producción, en donde se conoce el costo de inversión y los flujos de caja proyectados, para lo cual requieren de un análisis económico, no desde la óptica de la estática como tradicionalmente se determina, sino desde un ámbito de la dinámica. El objetivo es reducirla incertidumbre minimizando el riesgo, para obtener una rentabilidad cuya aproximación será lo más real. Dentro de la metodología se calculará una tasa interna de rendimiento y un valor actual neto, con el apoyo de la lógica difusa y con la utilización de números borrosos triangulares, los cuales operan como indicadores financieros bajo distintos niveles de presunción, mismos que permitirán a la gerencia de la industria la fabricación de muebles de madera de la ciudad de Cuenca-Ecuador, tomar decisiones correctas antes de invertir su capital y poner en riesgo a la empresa tanto en el aspecto económico como el financiero. Los resultados encontrados a través del centro de gravedad, indican valores pesimista y optimista, representado en intervalo de confianza; el Valor Actual Neto borroso se determina por medio de los flujos de caja, estos se encuentran entre la banda y se representan en valores positivos demostrando una recuperación de la inversión, se puede expresar que este indicador opera por medio de un nivel de presunción establecido, el cual refleja diferentes posibilidades para valorar una determinada inversión. Se demuestra la importancia de la aplicación de la lógica borrosa a los dilemas de gestión económica y financiera, rompiendo los esquemas que no se ajustan a la realidad palpante del mercado en la actualidad, lleno de ambigüedad, incertidumbre y verdades fragmentadas.References
Aguiar, Fernando (2004), Teoría de la decisión e incertidumbre: modelos normativos y descriptivos. Empiria. Revista de metodología de ciencias sociales, No. 8, pp. 139-160.
Arango, Martin; Serna, Conrado y Pérez Giovanni (2012), La gestión de indicadores empresariales con lógica difusa para la toma de decisiones. Revista Lámpsakos, No. 8, pp. 47 – 53.
Arias, Leonel; Rave, Silvia y Castaño, Juan (2006), Metodologías para la medición del riesgo financiero en inversiones. Scientia Et Technica, Vol. XII, No. 32, pp. 275-278.
Baca, Gabriel (2013), Evaluación de Proyectos. México: Mc Graw Hill.
Briozzo, Anahí; Pesce, Gabriela y Villarreal, Fernanda (2011), Evaluación de proyectos con herramientas borrosas. análisis de casos. Cuadernos del CIMBAGE, No. 13, pp. 25-53.
Gutiérrez, Juan (2006), Aplicación de los conjuntos borrosos a las decisiones de inversión. Ad-minister Revista de la Escuela de Administración, No. 9. Colombia, Universidad EAFIT, pp. 62-85.
Jorion, Philippe (2008), Valor en riesgo: El nuevo paradigma para el control de riesgos con derivados. México: Editorial Limusa.
Kaufmann, Arnold y Gil-Aluja, Jaime (1986), Introducción de la teoría de los subconjuntos borrosos a la gestión de las empresas. Santiago de Compostela: Milladoiro.
Kaufmann, Arnold y Gil-Aluja, Jaime (1987), Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre. Barcelona: Hispano-Europea.
Kosko, Bart (1995), Pensamiento borroso: la nueva ciencia de la lógica borrosa. Barcelona, España: Editorial Crítica.
Luna, Kléber; Tinto, Jaime; Sarmiento, William y Cisneros, Diego (2018), Estudio de rentabilidad para el lanzamiento de un nuevo producto aplicando el enfoque difuso. Revista Visión Gerencial, No. 1, pp. 42-53.
Mantilla, Samuel (1998), Control Interno de los Nuevos Instrumentos Financieros. Bogotá: Ecoc Ediciones.
Medina, Santiago (2006), Estado de la cuestión acerca del uso de la lógica difusa en problemas financieros. Cuadernos de Administración, Vol. 32, No. 19, pp. 195-223.
Milanesi, Gastón (2016), La tasa interna de retorno promedio borrosa: desarrollos y aplicaciones. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, No. 21, pp. 39–47.
Muela, Edgar (2009), Diferencias conceptuales entre la teoría de la posibilidad y los conjuntos difusos en la modelación de la incertidumbre. Revista Épsilon, No.13, pp. 183-191.
Muñoz, Manuel y Avilés, Ezequiel (2014), La incorporación de la lógica difusa al modelo Black-Scholes, para la determinación del precio de la opción cambiaria mexicana. Revista Internacional Administración & Finanzas, Vol. 7, No. 7, USA, Institute for Business and Finance Research, pp. 55-73.
Muñoz, Manuel; Avilés, Ezequiel y Miranda, Eva (2016), La Lógica Difusa para la evaluación económica y financiera de opciones cambiarias: El caso de la producción acuícola. International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies (IJISEBC), Vol. 3, No. 1, pp. 54-73.
Reig, Javier y González, José (2002), Modelo borroso de control de gestión de
materiales. Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol.31, No. 112, pp. 431-459.
Rico, Marco y Tinto, Jaime (2008), Matemática borrosa: algunas aplicaciones en las ciencias económicas, administrativas y contables. Administrativas y contables. Contaduría Universidad de Antioquia, No. 52, pp. 199-214.
Rico, Marco y Tinto, Jaime (2010), Herramientas con base en subconjuntos borrosos. Propuesta procedimental para aplicar expertizaje y recuperar efectos olvidados en la información contable. Actualidad Contable Faces, Vol. 13, No. 21, pp. 127-146.
Rondós, Elena; Farreras María y Linares, Salvador (2016). El número borroso triangular “ratio acid-test mínima”. Cuadernos del CIMBAGE, No. 18, pp. 57-79.
Zadeh, Lofti, Asker (1965), Fuzzy Sets and their applications to cognitive and decision processes. London, Academic Press Inc.
Zúñiga, Sergio y Soria, Karla (2009), Costo de capital en el sector pesquero-acuícola chileno. Interciencia, Vol. 34, No. 8, pp. 543-550.