Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables
60 páginas
- Autores:
-
Duque Ochoa, Marcela
Marín González, Juan Francisco
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/2252
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252
- Palabra clave:
- Modelo neuronal borroso
TIR
Proyectos de inversión
Tasas variables
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018
id |
REIA2_e2187b101a44616304ef6b2028d4baed |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.eia.edu.co:11190/2252 |
network_acronym_str |
REIA2 |
network_name_str |
Repositorio EIA . |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
title |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
spellingShingle |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables Modelo neuronal borroso TIR Proyectos de inversión Tasas variables |
title_short |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
title_full |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
title_fullStr |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
title_full_unstemmed |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
title_sort |
Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables |
dc.creator.fl_str_mv |
Duque Ochoa, Marcela Marín González, Juan Francisco |
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Peña Palacio, Juan Alejandro |
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Duque Ochoa, Marcela Marín González, Juan Francisco |
dc.contributor.corporatename.spa.fl_str_mv |
Universidad EIA |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Modelo neuronal borroso TIR Proyectos de inversión Tasas variables |
topic |
Modelo neuronal borroso TIR Proyectos de inversión Tasas variables |
description |
60 páginas |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv |
2018-12-06T20:20:19Z |
dc.date.available.spa.fl_str_mv |
2018-12-06T20:20:19Z |
dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2018 |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/TP |
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.spa.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252 |
dc.identifier.bibliographiccitation.spa.fl_str_mv |
Duque Ochoa, M. y Marín González, J.F. (2018) Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252 |
url |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252 |
identifier_str_mv |
Duque Ochoa, M. y Marín González, J.F. (2018) Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252 |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018 |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Atribución-NoComercial http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad EIA |
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Administrativa, Financiera, Sistemas y Computación |
dc.publisher.editor.spa.fl_str_mv |
Envigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2018 |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Ingeniería Administrativa |
institution |
Universidad EIA . |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/bitstreams/f595fc06-c49c-4788-82f2-16c0235efdde/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/b2c579f4-7a25-4aa7-9138-1cbfafbc7477/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/5ff3b921-2fda-4ef4-a283-c75e60357e59/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/1d6d91e5-555d-45b8-9362-9ae52ae19124/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
1d506ec8b9b52d8878eddc05cfd22407 2d78cc97ae732569c690688cafa1f2ca da9276a8e06ed571bb7fc7c7186cd8fe 78c69464e63306baf1a009fa72d9a8f0 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad EIA |
repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
_version_ |
1814100872716615680 |
spelling |
Peña Palacio, Juan Alejandrobbe0f32b96de7b8e8e1df454a17f7e75-1Duque Ochoa, Marcelaaf7730bc17efc609a03564e2903ce9ae-1Marín González, Juan Franciscof33341836d3b890d37582920c77ad9e9-1Universidad EIA2018-12-06T20:20:19Z2018-12-06T20:20:19Z2018https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2252Duque Ochoa, M. y Marín González, J.F. (2018) Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/225260 páginasAnte la complejidad y la cantidad de variables que se pueden presentar en la evaluación financiera de un proyecto, es indispensable caracterizar cada una de dichas variables y entender cómo estas pueden afectar por su variación las diferentes herramientas de evaluación financiera, tales como el VPN o la TIR. Este trabajo de grado pretende desarrollar un modelo neuro-borroso que permita estimar el valor de la TIR y la probabilidad de ocurrencia del valor anteriormente estimado en proyectos de inversión considerando tasas variables. Para esto se diseñará un sistema de inferencia neuro-difuso (ANFIS) que permita caracterizar y agrupar las tasas variables propias de un proyecto de inversión en diferentes conjuntos según su pertenencia a estos, para así, en función de dichas tasas realizar el respectivo proceso de aprendizaje con el propósito de predecir la TIR asociada a dicha combinación de variables. Posteriormente, se modificará la red neuronal diseñada utilizando modelos Logit que permitan calcular la probabilidad de ocurrencia para el valor asociado a la TIR. Finalmente, el modelo propuesto permitirá diseñar un conjunto de reglas en función de las tasas del proyecto que permitan caracterizar la TIR, considerando la magnitud esperada y la probabilidad de ocurrencia asociada a dicho valor. De este modo se tendrá un modelo que permitirá a los interesados evaluar financieramente proyectos de inversión considerando el dinamismo de todos los diferentes elementos que pudiesen estar asociados a tales proyectos.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a)application/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2018Ingeniería AdministrativaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variablesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Modelo neuronal borrosoTIRProyectos de inversiónTasas variablesADMI/1155PublicationTHUMBNAILDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdf.jpgDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7783https://repository.eia.edu.co/bitstreams/f595fc06-c49c-4788-82f2-16c0235efdde/download1d506ec8b9b52d8878eddc05cfd22407MD54ORIGINALDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdfDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1932661https://repository.eia.edu.co/bitstreams/b2c579f4-7a25-4aa7-9138-1cbfafbc7477/download2d78cc97ae732569c690688cafa1f2caMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82515https://repository.eia.edu.co/bitstreams/5ff3b921-2fda-4ef4-a283-c75e60357e59/downloadda9276a8e06ed571bb7fc7c7186cd8feMD52TEXTDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdf.txtDuqueMarcela_2018_ModeloNeuronalBorroso.pdf.txtExtracted texttext/plain74986https://repository.eia.edu.co/bitstreams/1d6d91e5-555d-45b8-9362-9ae52ae19124/download78c69464e63306baf1a009fa72d9a8f0MD5311190/2252oai:repository.eia.edu.co:11190/22522023-07-25 16:45:14.835https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2018open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.comICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgPGNlbnRlcj5BVklTTyBERSBQUklWQUNJREFEPC9jZW50ZXI+CgpMYSBFc2N1ZWxhIGRlIEluZ2VuaWVyw61hIGRlIEFudGlvcXVpYSBhIHRyYXbDqXMgZGUgZXN0ZSBhdmlzbywgaW5mb3JtYSBhIGxvcyB0aXR1bGFyZXMgZGUgZGF0b3MgcGVyc29uYWxlcyBxdWUgc2UgZW5jdWVudHJlbiBlbiBzdXMgYmFzZXMgZGUgZGF0b3MgcXVlIGxhcyBwb2zDrXRpY2FzIGRlIHRyYXRhbWllbnRvIGRlIGRhdG9zIHBlcnNvbmFsZXMgbGEgRUlBIHNvbjoKCkFsIHRpdHVsYXIgZGUgbG9zIGRhdG9zIHBlcnNvbmFsZXMgZW4gdHJhdGFtaWVudG8sIHNlIGxlIHJlc3BldGFyw6FuIHN1cyBkZXJlY2hvcyBhIGNvbm9jZXIgw61udGVncmFtZW50ZSB5IGRlIGZvcm1hIGdyYXR1aXRhIHN1cyBkYXRvcyBwZXJzb25hbGVzLCBhc8OtIGNvbW8gYSBhY3R1YWxpemFybG9zIHkgcmVjdGlmaWNhcmxvcyBmcmVudGUgYSBsYSBFSUEgbyBsb3MgZW5jYXJnYWRvcyBkZWwgdHJhdGFtaWVudG8uCgpBbCB0aXR1bGFyIGRlIGxvcyBkYXRvcyBwZXJzb25hbGVzIGVuIHRyYXRhbWllbnRvLCBwb2Ryw6EgY29ub2NlciBlbCB1c28gcXVlIHNlIGxlIGhhIGRhZG8gYSBzdXMgZGF0b3MgcGVyc29uYWxlcywgcHJldmlhIHNvbGljaXR1ZC4KCkVsIHRpdHVsYXIgZGUgbG9zIGRhdG9zIHBlcnNvbmFsZXMgZW4gdHJhdGFtaWVudG8sIHBvZHLDoSBzb2xpY2l0YXIgcHJ1ZWJhIGRlIGxhIGF1dG9yaXphY2nDs24gb3RvcmdhZGEgYSBsYSBFSUEuIHNhbHZvIGN1YW5kbyBleHByZXNhbWVudGUgc2UgZXhjZXB0w7plIGNvbW8gcmVxdWlzaXRvIHBhcmEgZWwgdHJhdGFtaWVudG8sIGRlIGNvbmZvcm1pZGFkIGNvbiBsYSBsZXkuCgpFbCB0aXR1bGFyIGRlIGxvcyBkYXRvcyBwdWVkZSByZXZvY2FyIGxhIGF1dG9yaXphY2nDs24geSBzb2xpY2l0YXIgbGEgc3VwcmVzacOzbiBkZWwgZGF0byBjdWFuZG8gZW4gZWwgdHJhdGFtaWVudG8gbm8gc2UgcmVzcGV0ZW4gbG9zIHByaW5jaXBpb3MsIGRlcmVjaG9zIHkgZ2FyYW50w61hcyBjb25zdGl0dWNpb25hbGVzIHkgbGVnYWxlcy4gTGEgcmV2b2NhdG9yaWEgeSBzdXByZXNpw7NuIHByb2NlZGVyw6EgY3VhbmRvIGxhIFN1cGVyaW50ZW5kZW5jaWEgZGUgSW5kdXN0cmlhIHkgQ29tZXJjaW8gKFNJQykgaGF5YSBkZXRlcm1pbmFkbyBxdWUgZW4gZWwgdHJhdGFtaWVudG8sIGxhIEVTQ1VFTEEgREUgSU5HRU5JRVLDjUEgREUgQU5USU9RVUlBIGhhIGluY3VycmlkbyBlbiBjb25kdWN0YXMgY29udHJhcmlhcyBhIGVzdGEgTGV5IHkgYSBsYSBDb25zdGl0dWNpw7NuIFBvbMOtdGljYS4KClBhcmEgZWZlY3RvcyBkZSBlamVyY2VyIHN1cyBkZXJlY2hvcyBkZSBjb25vY2VyLCBhY3R1YWxpemFyLCByZWN0aWZpY2FyIHkgc3VwcmltaXIgaW5mb3JtYWNpw7NuLCByZXZvY2FyIGxhIGF1dG9yaXphY2nDs24sIGVudHJlIG90cm9zOyBlbCB0aXR1bGFyIGRlIGxvcyBkYXRvcyBwb2Ryw6EgYWN1ZGlyIGEgbGEgRVNDVUVMQSBERSBJTkdFTklFUsONQSBERSBBTlRJT1FVSUEsIGNvbW8gcmVzcG9uc2FibGUgZGVsIHRyYXRhbWllbnRvIGRlIGRhdG9zIGFsIMOhcmVhIGRlIGNvbXVuaWNhY2lvbmVzLCBtZWRpYW50ZSBjb3JyZW8gZWxlY3Ryw7NuaWNvIGEgd2VibWFzdGVyQGVpYS5lZHUuY28gLgoKRW4gY2FzbyBkZSBpbmZyYWNjaW9uZXMgYSBsYSBsZXkgMTU4MSBkZSAyMDEyLCBlbCB0aXR1bGFyIGRlIGxvcyBkYXRvcyBwb2Ryw6EgcHJlc2VudGFyIHF1ZWphIGFudGUgbGEgU3VwZXJpbnRlbmRlbmNpYSBkZSBJbmR1c3RyaWEgeSBDb21lcmNpbyAoU0lDKS4KCkVsIHRpdHVsYXIgc2Vyw6EgaW5mb3JtYWRvIGFjZXJjYSBkZSBsYSBubyBvYmxpZ2F0b3JpZWRhZCBkZSBsYXMgcmVzcHVlc3RhcyBhIGxhcyBwcmVndW50YXMgcXVlIGxlIHNlYW4gaGVjaGFzLCBjdWFuZG8gw6lzdGFzIHZlcnNlbiBzb2JyZSBkYXRvcyBzZW5zaWJsZXMsIHRhbGVzIGNvbW8gb3JpZ2VuIHJhY2lhbCBvIMOpdG5pY28sIG9yaWVudGFjacOzbiBwb2zDrXRpY2EsIGNvbnZpY2Npb25lcyByZWxpZ2lvc2FzICwgcGVydGVuZW5jaWEgYSBzaW5kaWNhdG9zLCBvcmdhbml6YWNpb25lcyBzb2NpYWxlcyBkZSBkZXJlY2hvcyBodW1hbm9zLCBkYXRvcyByZWxhdGl2b3MgYSBsYSBzYWx1ZCwgYSBsYSB2aWRhIHNleHVhbCB5IGRhdG9zIGJpb23DqXRyaWNvcyBvIHNvYnJlIGxvcyBkYXRvcyBkZSBsb3MgbmnDsW9zLCBuacOxYXMgeSBhZG9sZXNjZW50ZXMuCgpFbCB0aXR1bGFyIHBvZHLDoSBjb25vY2VyIG51ZXN0cmEgcG9sw610aWNhIGRlIHRyYXRhbWllbnRvLCBsb3MgZGF0b3Mgc3VzdGFuY2lhbGVzIHF1ZSBzZSBsbGVndWVuIGEgcHJvZHVjaXIgZW4gZWwgcHJlc2VudGUgYXZpc28gbyBlbiBsYXMgcG9sw610aWNhcyBkZSB0cmF0YW1pZW50bywgc2Vyw6FuIHB1YmxpY2FkYXMgZW4gbnVlc3RybyBzaXRpbyB3ZWIsIG1lZGlvIGVsZWN0csOzbmljbyBoYWJpdHVhbCBkZSBjb250YWN0byBjb24gbG9zIHRpdHVsYXJlcy4KCg== |