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    Financial ratios as a powerful instrument to predict insolvency; a study using boosting algorithms in Colombian firms
    (Universidad Icesi, 2020-01-30) Correa Mejía, Diego Andrés; Lopera Castaño, Mauricio
    Esta investigación es motivada por la importancia de tener una buena predicción de la insolvencia con anticipación. El objetivo de este artículo es desarrollar un modelo predictivo para las empresas colombianas con uno, dos y tres años de anticipación usando indicadores financieros, conservando la estructura de la muestra original y teniendo en cuenta la regulación sobre insolvencia. Este artículo contribuye a la literatura ya que, a diferencia de los estudios tradicionales, se tienen en cuenta aspectos como la legislación, se explican los diferentes tipos de indicadores financieros y se utiliza el algoritmo boosting sin sesgar la muestra inicial. Para el desarrollo de este estudio se consideró una muestra de 11.812 empresas colombianas durante el periodo 2012-2016. Los resultados muestran una precisión superior al 70% en la predicción de la insolvencia con uno, dos y tres años de anticipación.
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    Sistema recomendador de canciones de artistas emergentes basado en playlist de canciones populares
    (Universidad Icesi, 2024-12-10) Ágredo Mosquera, Beycker Alexis; Ospitia Medina, Yesid
    La música ha sido reconocida a lo largo de la historia como un medio poderoso para influir en las emociones humanas. Desde tiempos antiguos, las culturas han utilizado la música como una herramienta para expresar sentimientos, promover el bienestar emocional y ejorar la calidad de vida. Actualmente, con el elevado crecimiento de las plataformas de streaming de audio como Spotify, Deezer y Amazon Prime Music, la relación entre la música y las emociones ha tomado mayor relevancia debido a la capacidad que tienen estas plataformas para llegar a millones de usuarios. Uno de los avances más estacados en el campo de la música es el desarrollo de sistemas de ecomendación, que permiten personalizar la experiencia de escucha de cada usuario, ajustándose a sus preferencias musicales y estados emocionales.