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758.#.#.1: http://www.cya.unam.mx/index.php/cya/index

doi: https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.2871

last_modified: 2021-11-09 13:10:00

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No entro en nada 2

Artículo

El índice global de innovación en Colombia: un análisis y selección de los factores influyentes mediante el uso de redes neuronales artificiales

Uribe Gómez, Julián Alberto

Facultad de Contaduría y Administración, UNAM, publicado en Contaduría y Administración, y cosechado de Revistas UNAM

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Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Facultad de Contaduría y Administración, UNAM
Revista
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Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Uribe Gómez, Julián Alberto (2021). El índice global de innovación en Colombia: un análisis y selección de los factores influyentes mediante el uso de redes neuronales artificiales. Contaduría y Administración; Vol. 66, Núm. 4:, 2021. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4121725

Descripción del recurso

Autor(es)
Uribe Gómez, Julián Alberto
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
El índice global de innovación en Colombia: un análisis y selección de los factores influyentes mediante el uso de redes neuronales artificiales
Fecha
2021-02-02
Resumen
Esta investigación propone un modelo de selección y clasificación para entender cuáles son los factores que impactan en los procesos de innovación para el caso de Colombia. Se analizan los referentes conceptuales sobre el índice global de innovación y la técnica de optimización de redes neuronales artificiales, se presenta el marco de trabajo para el análisis y desarrollo por medio de las redes. Finalmente, se muestran los resultados obtenidos, donde se encuentra que 5 de las 133 variables más importantes para diagnosticar el índice global de innovación son: intensidad en la competencia local, inversión extranjera, crédito, educación terciaria, capital humano e investigación, otras variables descartadas por el modelo como de menor importancia son: PIB por unidad de energía utilizada o cantidad de acciones totales tranzadas. Se espera que los hallazgos sirvan para mejorar el proceso de toma de decisiones en la priorización de marcos de trabajo para los sistemas de innovación regional y nacional.
Tema
Administración; ingeniería; innovación; indicadores; redes neuronales artificiales; modelos
Idioma
spa
ISSN
ISSN electrónico: 2448-8410; ISSN impreso: 0186-1042

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