Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
Resumen
El presente artículo propone un modelo que contribuya a mejorar los procesos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar los resultados de evaluación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicadores históricos. Se propone el diseño de estos para medir el impacto de los factores de riesgo sobre los objetivos de un proyecto de infraestructura, bajo un esquema de rentabilidad, comparando los datos históricos con los riesgos identificados en el negocio; para tal fin se usaron las redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. Asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en la optimización del riesgo empresarial en el sector construcción, cuyas empresas han tenido un crecimiento acelerado en los últimos años.
Descargas
Citas
Apaza, Mario (2003). Balanced scorecard gerencia estratégica y del valor. Instituto de Investigaciones del Pacífico (ed.). Lima: Pacífico Editores.
Basili, Victor; Caldiera, Gianluigi y H. Dieter Rombach (1994). “The goal question metric approach”, en Marciniak, John (ed.). Encyclopedia of software engineering, pp. 528-532. Nueva Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Berardinis, Lawrence (1992). “Untangling the mystery of neural networks”. Machine Design. Vol. 65, num. 13, pp. 55-59.
Cruz Lezama, Osaín (2007). Componentes de un proyecto de inversión. <http://www.cadperu.com>. [Consulta: 15 de julio del 2010].
Del Carpio, Javier y Roberto Eyzaguirre (2007). “Análisis de riesgo en la evaluación de alternativas de inversión utilizando Crystal Ball”. Industrial Data. Vol.10, núm. 1, pp. 55-58. <http://www.scielo.org.pe/scielo.php?pid=S1810-99932007000100009&script=sci_arttext>. [Consulta: 20 de octubre del 2011].
Galarce, Yorka; Pomier, María y Carolina Pastén (2006). Gestión de riesgos. Seminario para optar al título profesional de contador público-contador auditor. Arica: Universidad Arturo Prat, Departamento de Auditoría y Sistema de Información.
Instituto Nacional de Estadística e Informática (2011). “Indicadores de precios de la economía”. INEI, Dirección Técnica de Indicadores Económicos, Dirección Ejecutiva de Indices.
Isasi, Pedro e Inés Galván (2004). Redes neuronales artifi ciales. Un enfoque práctico. Madrid: Pearson education S.A.
Kohonen, Teuvo (1982). “Analysis of a simple self-organizing process”. Biological Cybernetics, 44, 135-140. Berlín: Springer
Koprinarov, Bratoy (2005). El riesgo empresarial y su gestión. Caracas: Analítica Consulting 1996. <http://www.analitica.com/va/economia/opinion/5753437.asp>. [Consulta: 31 de marzo del 2010].
Michie, Donald; Spiegelhalter, David y Charles Taylor (eds.) (1994). Machine learning, neural and statistical classifi cation. Nueva York: Ellis Horwood.
Organismo Supervisor de Contrataciones del Estado (OSCE) (1 de febrero del 2009). Decreto Supremo 184-2008-EF, Reglamento de Ley de Contrataciones del Estado. OSCE, Dirección de Arbitraje Administrativo. Lima.
Rumelhart, David; Hinton, Geoff rey y Ronald Williams (1986). “Learning internal representations by error propagation”, en Rumelhart, D. E., McClelland, J. L. y el PDP Research Group. Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition. Vol. 1, Massachusetts: MIT Press.
Salgueiro, Amado (2001). Indicadores de gestión y cuadro de mando. Madrid: Díaz de Santos.
Sarcià, Salvatore A., Salvatore Alessandro Sarcià, Giovanni Cantone Cantone, Giovanni; y Victor Basili Victor R. Basili (2007). “A statistical neural network framework for risk management process: from the proposal to its preliminary validation for effi ciency”. Ponencia presentada en International Conference on Software and Data Technologies, organizada por Icsoft. Barcelona, 25-57 de julio.
Sarle, Warren (2002). Neural networks FAQ. <ftp://ftp.sas.com/pub/neurall/FAQ.html>. [Consulta: 20 de septiembre del 2010].
Smith, J. Clarke (1990). A neural network-could it work for you?”. Financial Executive. Año 2, vol. 6, núm. 3, pp. 26 30.
Standards Australia (1999). AS/NZS 4306:2004 Risk Management Standard. Sidney: Standards Australia International
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative Commons, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales) antes y durante el proceso de revisión y publicación, ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access).
Última actualización: 03/05/21