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.
Publisher
Instituto Tecnologico Metropolitano (ITM)
Reference38 articles.
1. Ángel Agudelo, M. N., y Serna, Y. B. (2020). El manejo adecuado del flujo de caja como herramienta de crecimiento financiero en las Pymes de Medellín [Trabajo de pregrado, Institución Universitaria Tecnológico de Antioquia]. https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/handle/tdea/680/flujo%20de%20caja.pdf?sequence=1&isallowed=y
2. Banco Interamericano de Desarrollo. (2000). Apoyo a la pequeña y mediana empresa: una década de actividades del Grupo Banco Interamericano de Desarrollo (1990–2000) https://publications.iadb.org/publications/spanish/viewer/Apoyo-a-la-peque%C3%B1a-y-mediana-empresa-Una-d%C3%A9cada-de-actividades-del-Grupo-Banco-Interamericano-de-Desarrollo-(1990-2000).pdf
3. Cañola García, J. F., y Taborda Blandón, G. E. (2022). Implementing a Deep Learning Algorithm for Detection of Denial of Service Attacks. En Advances in Computing: 15th Colombian Congress (pp 46–64). https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-19951-6_4
4. Cardona García, A. L. (2017). El flujo de caja como herramienta gerencial para el control financiero [Trabajo de especialización, Universidad Militar Nueva Granada]. http://accioneduca.org/admin/archivos/clases/material/proyeccion-de-flujo-de-caja_1563831859.pdf
5. Carreño-Dueñas, D. A., Salazar-Sanabria, H. F., y Mesa-Mojica, J. I. (2021). Approach to the behavior of cash flow with Systems Dynamics. Ingeniería, 26(3), 318-333. https://doi.org/10.14483/23448393.16339