Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/11929
Registro completo de Metadatos
Campo DCValoridioma
dc.contributor.advisorTexeira Quirós, Joaquín-
dc.contributor.advisorJustino, Maria do Rosário Fernandes-
dc.contributor.authorGonçalves, António José da Silva Almeida Vieira-
dc.date.accessioned2021-03-25T13:11:24Z-
dc.date.available2021-03-25T13:11:24Z-
dc.date.issued2021-
dc.date.submitted2020-12-11-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10662/11929-
dc.description.abstractEsta tesis pretende analizar la posibilidad de crear modelos predictivos estratégicos utilizando redes neuronales y árboles de decisión. Los modelos deben permitir el pronóstico del impacto de las estrategias en los resultados financieros. Los modelos se crearán a partir de datos obtenidos mediante cuestionarios a gerentes sobre las estrategias aplicadas en sus organizaciones y a partir de los datos financieros de las organizaciones declaradas al estado portugués. La posibilidad de pronosticar el impacto de las estrategias en los resultados financieros puede significar una ventaja significativa, ya que estos modelos permiten una verificación del impacto antes de la asignación efectiva de recursos en la ejecución de las estrategias. Los modelos resultantes son objecto de un estudio sobre su desempeño predictivo. La conclusión del estudio se refiere a la metodología utilizada como muy prometedora para los objetivos para los que se propuso, determinando un error promedio máximo del 25% y con un error máximo del 30% en más del 70% del conjunto de muestras para evaluación.es_ES
dc.description.abstractThis thesis intends to analyze the possibility of creating strategic predictive models using neural networks and decision trees. The models should allow the forecast of the impact of the strategies on the financial results. The models are created from data obtained by questionnaire to managers about the strategies applied in their organizations and from the financial data of the organizations declared to the Portuguese state. The possibility of forecasting the impact of the strategies on the financial results can mean a significant advantage, since these models allow a verification of the impact before the effective allocation of resources in the execution of the strategies. The resulting models are the subject of a study on their predictive performance. The achieved results are very prommising. The conclusion of the study refers to the methodology used as very promising for the objectives it was proposed for, determining a maximum average error of 25% and with a maximum error of 30% in more than 70% of the sample set for evaluation.es_ES
dc.description.abstractPretende-se com esta tese analisar a possibilidade de criar modelos preditivos estratégicos utilizando redes neuronais e árvores de decisão. Os modelos deverão permitir a previsão do impacto das estratégias nos resultados financeiros. Os modelos são criados a partir de dados obtidos por questionário aos gestores acerca das estratégias aplicadas nas suas organizações e a partir dos dados financeiros das organizações declarados ao estado português. A possibilidade de previsão do impacto das estratégias nos resultados financeiros pode significar uma vantagem significativa, uma vez que estes modelos permitem uma verificação do impacto antes da alocação efetiva de recursos na execução das estratégias. Os modelos resultantes são alvos de um estudo sobre o seu desempenho preditivo. A conclusão do estudo refere a metodologia utilizada como muito promissora para os objetivos a que se propôs, determinando um erro médio máximo de 25% e com um erro máximo de 30% em mais de 70% do conjunto amostral para avaliação.es_ES
dc.format.extent452 p.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isopores_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectÁrboles de decisiónes_ES
dc.subjectGestión estratégicaes_ES
dc.subjectModelos estratégicoses_ES
dc.subjectPronósticoes_ES
dc.subjectResultados financieroses_ES
dc.subjectNeural networkses_ES
dc.subjectDecision treeses_ES
dc.subjectStrategic managementes_ES
dc.subjectStrategic modelses_ES
dc.subjectForecastes_ES
dc.subjectFinancial resultses_ES
dc.subjectRedes neuronaises_ES
dc.subjectÁrvores de decisãoes_ES
dc.subjectGestão estratégicaes_ES
dc.subjectPrevisãoes_ES
dc.subjectResultados financeiroses_ES
dc.titleVariables estratégicas para pronosticar resultados financieros en pequeñas empresas a través de redes neuronales y árboles de decisiónes_ES
dc.typedoctoralThesises_ES
europeana.typeTEXTen_US
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco5311 Organización y Dirección de Empresases_ES
dc.subject.unesco5303 Contabilidad Económicaes_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Extremadura. Españaes_ES
dc.identifier.orcid0000-0002-7693-9888-
Colección:Tesis doctorales

Archivos
Archivo Descripción TamañoFormato 
TDUEX_2020_Gonçalves_AJ.pdf24,02 MBAdobe PDFDescargar


Este elemento está sujeto a una licencia Licencia Creative Commons Creative Commons