Relación entre la creación de valor y la inversión en I + D: una aproximación mediante redes neuronales artificiales Ángel Samaniego Alcántar

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Lenguaje original: Español Volumen: Mostrar volúmenesDetalles de publicación: Bogotá Universidad Nacional de Colombia 2014Descripción: 19-29p Graficos, tablas,ilustracionesISSN:
  • 01215051
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 20
Recursos en línea: Resumen: Este documento proporciona nueva evidencia sobre la interacción de los efectos del tipo de interés a cinco años, el nivel de apalancamiento (la relación del pasivo y activo), las pérdidas históricas, el crecimiento del PIB, la intensidad del gasto en I+D y los ingresos con el rendimiento de la acción en el corto plazo. El modelo no lineal utilizado (combinación de modelos mediante redes neuronales artificiales) explica 31.59% de la varianza del rendimiento de las acciones en los primeros 5 meses del año, entre 2000-2006, en los mercados AMEX, NASDAQ y NYSE. Existe evidencia en la literatura que el 32% de explicación es alto, en comparación al estudio de la literatura realizado por Coad (2009) donde se utilizan modelos lineales que buscan explicar el crecimiento de la empresa. Se observa que los modelos lineales explican entre el 17% al 32% de la variabilidad de los datos. Al igual que en los trabajos de Bode (1998), Tsai (2005), Wang y Chien (2006) y Chien et al. (2010) se utilizan las redes neuronales artificiales para el estudio de la interacción entre la I+D y la empresa.
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Artículo de Revista Central Armenia Colección General En: Revista Innovar Journal. Universidad Nacional de Colombia. Vol.24. Núm51. (Enero - Marzo de 2014) 1 No para préstamo

La REVISTA INNOVAR JOURNAL aparece señalada en; el índice Nacional de Publicaciones Seriadas Científica y Tecnológicas Colombianas de CONCIENCIAS - PUBLINDEX.

Este documento proporciona nueva evidencia sobre la interacción de los efectos del
tipo de interés a cinco años, el nivel de apalancamiento (la relación del pasivo y activo), las pérdidas
históricas, el crecimiento del PIB, la intensidad del gasto en I+D y los ingresos con el rendimiento
de la acción en el corto plazo. El modelo no lineal utilizado (combinación de modelos mediante
redes neuronales artificiales) explica 31.59% de la varianza del rendimiento de las acciones en los
primeros 5 meses del año, entre 2000-2006, en los mercados AMEX, NASDAQ y NYSE. Existe evidencia
en la literatura que el 32% de explicación es alto, en comparación al estudio de la literatura
realizado por Coad (2009) donde se utilizan modelos lineales que buscan explicar el crecimiento de
la empresa. Se observa que los modelos lineales explican entre el 17% al 32% de la variabilidad de
los datos. Al igual que en los trabajos de Bode (1998), Tsai (2005), Wang y Chien (2006) y Chien
et al. (2010) se utilizan las redes neuronales artificiales para el estudio de la interacción entre la
I+D y la empresa.

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