Propuesta de modelo de analítica para flujo de caja en mipymes en Colombia
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Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Proponer un modelo de analítica de datos para contribuir al seguimiento del flujo de caja que apoye el sostenimiento de las mipymes. Diseño/metodología: Se llevó a cabo una caracterización de los procesos de flujo de caja en las mipymes colombianas mediante la construcción de un estado del arte y del análisis descriptivo de datos obtenidos a partir de una encuesta. Resultados: Se ha determinado que la adopción del control de flujo de caja en las mipymes colombianas no es tan frecuente como sería recomendable, considerando su baja tasa de supervivencia. Adicionalmente, se observó que la implementación de este control raramente se realiza utilizando software especializado. En cuanto a los modelos de análisis predictivo examinados, el modelo de bosques aleatorios demostró ser el más eficaz, con una precisión del 76.67, una sensibilidad del 83.33 y una especificidad del 70. En relación con los modelos de análisis descriptivo y diagnóstico, se han desarrollado propuestas de análisis que se adaptan a la naturaleza y disponibilidad de la información a reunir de las mipymes colombianas. Conclusiones: El uso de herramientas informáticas del tipo de analítica de datos puede contribuir a la mitigación de riesgos de iliquidez y de insolvencia de las empresas, ya que les ofrece a los emprendedores una visualización de información del flujo de caja en diversos escenarios, una proyección de posibles periodos de déficit o superávit y un apoyo para una mejor toma de decisiones de operación, inversión y financiación. Originalidad: En estados del arte, realizados entre 2012 y 2022, no se encontraron resultados significativos relacionados específicamente al área de analítica predictiva aplicada al flujo de caja, y ninguno similar al modelo de analítica sobre flujo de caja propuesto en este manuscrito, el cual busca reducir la cantidad de mipymes que quiebran Colombia debido al desconocimiento de su información financiera y la falta de apoyo en la toma de decisiones.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it