Propuesta de modelo de analítica para flujo de caja en mipymes en Colombia
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".