Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial

Descripción del Articulo

El presente artículo propone un modelo que contribuya a mejorar los procesos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar los resultados de evaluación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicado...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Solís Villanueva, Reiner
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2012
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/2504
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12724/2504
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Administración de riesgos
Redes neuronales (Informática)
Empresas constructoras
Systems and communicación engineering
Risk management
Neural networks (Computer science)
Construction companies
id RULI_21a1960a143cdaf815f4a6e909a6a474
oai_identifier_str oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/2504
network_acronym_str RULI
network_name_str ULIMA-Institucional
repository_id_str 3883
dc.title.es_ES.fl_str_mv Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
title Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
spellingShingle Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
Solís Villanueva, Reiner
Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Administración de riesgos
Redes neuronales (Informática)
Empresas constructoras
Systems and communicación engineering
Risk management
Neural networks (Computer science)
Construction companies
title_short Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
title_full Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
title_fullStr Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
title_full_unstemmed Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
title_sort Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
author Solís Villanueva, Reiner
author_facet Solís Villanueva, Reiner
author_role author
dc.contributor.other.none.fl_str_mv Solís Villanueva, Reiner
dc.contributor.author.fl_str_mv Solís Villanueva, Reiner
dc.subject.none.fl_str_mv Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Administración de riesgos
Redes neuronales (Informática)
Empresas constructoras
Systems and communicación engineering
Risk management
Neural networks (Computer science)
Construction companies
topic Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Administración de riesgos
Redes neuronales (Informática)
Empresas constructoras
Systems and communicación engineering
Risk management
Neural networks (Computer science)
Construction companies
description El presente artículo propone un modelo que contribuya a mejorar los procesos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar los resultados de evaluación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicadores históricos. Se propone el diseño de estos para medir el impacto de los factores de riesgo sobre los objetivos de un proyecto de infraestructura, bajo un esquema de rentabilidad, comparando los datos históricos con los riesgos identificados en el negocio; para tal fin se usaron las redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. Asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en la optimización del riesgo empresarial en el sector construcción, cuyas empresas han tenido un crecimiento acelerado en los últimos años.
publishDate 2012
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2016-12-12T17:46:36Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2012
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.other.none.fl_str_mv Artículo
format article
dc.identifier.citation.es_ES.fl_str_mv Solís Villanueva, R. (2012). Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial. Interfases, (5), 9-43. Recuperado de http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/148
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 1993-4912
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12724/2504
dc.identifier.journal.none.fl_str_mv Interfases
identifier_str_mv Solís Villanueva, R. (2012). Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial. Interfases, (5), 9-43. Recuperado de http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/148
1993-4912
Interfases
url https://hdl.handle.net/20.500.12724/2504
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.uri.none.fl_str_mv http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/148/99
dc.rights.*.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Lima
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Lima
dc.source.none.fl_str_mv Repositorio Institucional - Ulima
Universidad de Lima
reponame:ULIMA-Institucional
instname:Universidad de Lima
instacron:ULIMA
instname_str Universidad de Lima
instacron_str ULIMA
institution ULIMA
reponame_str ULIMA-Institucional
collection ULIMA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/2504/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad de Lima
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ulima.edu.pe
_version_ 1846612077599260672
spelling Solís Villanueva, ReinerSolís Villanueva, Reiner2016-12-12T17:46:36Z2012Solís Villanueva, R. (2012). Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial. Interfases, (5), 9-43. Recuperado de http://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/1481993-4912https://hdl.handle.net/20.500.12724/2504InterfasesEl presente artículo propone un modelo que contribuya a mejorar los procesos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar los resultados de evaluación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicadores históricos. Se propone el diseño de estos para medir el impacto de los factores de riesgo sobre los objetivos de un proyecto de infraestructura, bajo un esquema de rentabilidad, comparando los datos históricos con los riesgos identificados en el negocio; para tal fin se usaron las redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. Asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en la optimización del riesgo empresarial en el sector construcción, cuyas empresas han tenido un crecimiento acelerado en los últimos años.application/pdfspaUniversidad de LimaPEhttp://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/148/99info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAIngeniería de sistemas y comunicacionesAdministración de riesgosRedes neuronales (Informática)Empresas constructorasSystems and communicación engineeringRisk managementNeural networks (Computer science)Construction companiesRedes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarialinfo:eu-repo/semantics/articleArtículoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/2504/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.12724/2504oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/25042024-10-23 11:34:36.42Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.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
score 13.040751
Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares