Sistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en Colombia
141 páginas
- Autores:
-
Pérez Pérez, Juan Fernando
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/6717
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6717
- Palabra clave:
- Riesgos climáticos
Riesgos climáticos de transición
Machine Learning
Climate Transition Value at Risk
Fuzzy Logic
Escenarios climáticos
- Rights
- closedAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024
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Bonet Cruz, IsisPérez Pérez, Juan FernandoSánchez-Pinzón, Maria SolangeLochmuller, Christian2024-07-22T20:06:46Z2024-07-22T20:06:46Z2024https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6717141 páginasRESUMEN: el cambio climático es uno de los fenómenos más importantes en la era actual y a su vez es un reto al que se enfrentan las organizaciones. La evaluación de los riesgos climáticos está tomando cada vez más relevancia. Para las organizaciones identificar, evaluar y gestionar los riesgos relacionados con el clima es un reto, ya que estos proceden de múltiples fuentes y poseen diferentes probabilidades de que ocurran. Esta investigación identifica y evalúa los principales riesgos climáticos de transición en una empresa del sector de alimentos procesados en Colombia. Por una parte se emplea Fuzzy Logic para la clasificación de los riesgos identificados, este enfoque permite el uso de expresiones lingüísticas para la priorización de los riesgos. Por otra parte, se emplean técnicas de inteligencia artificial para pronosticar variables que influyen en el análisis de los riesgos climáticos de transición, los cuales se pueden clasificar en regulatorios, tecnológicos y de mercado, empleando datos macroeconómicos y microeconómicos. Los resultados de esta investigación son un aporte en la comprensión de los impactos financieros generados por los riesgos climáticos de transición al desarrollar un factor de ajuste de riesgos climático de transición que captura los potenciales impactos de diferentes trayectorias climáticas o escenarios climáticos, dando la posibilidad de generar escenarios financieros para la organización. Finalmente, se propone un proceso metodológico para cuantificar el valor en riesgo, como un percentil de las pérdidas agregadas de los riesgos climáticos de transición en términos de un Climate Transition Value at Risk (CTVaR), suministrando a la organización del caso de estudio la posibilidad de gestionar e influir activamente en las potenciales pérdidas esperadas por la transición a una economía baja en carbono y mejorar con este indicador los procesos de toma de decisiones empresarialesDoctoradoDoctor en Ingenieríaapplication/pdfspaUniversidad EIADoctorado en IngenieríaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024info:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbSistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en ColombiaTrabajo de grado - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TDhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Riesgos climáticosRiesgos climáticos de transiciónMachine LearningClimate Transition Value at RiskFuzzy LogicEscenarios climáticosPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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