Herramienta case.

PLANIFICACIÓN FINANCIERA: EN SISTEMA DE RIESGOS Y TASACIÓN DE SEGUROS.

María Virginia Arteaga Alcívar.

Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí,^[1]

 Facultad de Ciencias Informáticas,

maria.arteagava@live.uleam.edu.ec

  Localización: Ciudadela Universitaria Calle 12 Via San Mateo. Manta

Resumen.

^[2]Esta investigación estudia y modela un sistema de asignación de recursos financieros a compañías comisionistas de bolsa, con el fin de dichos recursos sean invertidos a nombre de la empresa (inversionista), de tal forma que se disminuya el riesgo de impago del capital asignado y además; que se generen rendimientos adicionales para la empresa. El modelo planteado basado en Sistemas Expertos Difusos permite soportar estas decisiones de asignación de recursos financieros.      

Además, consiste en una herramienta de software para la tasación de viviendas llamada STIP (Sistema de Tasación Inmobiliaria Profesional), basada mediante los criterios de la inteligencia artificial y permite simular el comportamiento de un experto inmobiliario considerando los mismos parámetros y haciendo el proceso de inferencia de maneras idénticas, pero eliminando la posibilidad de cometer un error. Esta herramienta también resulta muy útil para los profesionales en crisis, que pueden ver aumentada su competitividad y sus ingresos mediante su uso.  

Palabras claves: Recursos Financieros, Sistema Experto Difuso, Inteligencia Artificial.

Abstract.

This research studies and modeling a system of allocation of financial resources to commission companies bag, so these resources are invested on behalf of the company (investor), so that the risk of default of the assigned capital is decreased and also ; additional income generated for the company. The proposed model based on Fuzzy Expert Systems can support these decisions allocating financial resources.

In addition, it is a software tool for the appraisal of housing called STIP (Metering System Real Estate Professional), based using the criteria of artificial intelligence and can simulate the behavior of a real estate expert considering the same parameters and making the inference process identical ways, but eliminating the possibility of making a mistake. This tool is also very useful for professionals in crisis, they can see their competitiveness and increased revenue through use.

Keywords: Financial Resources, Fuzzy Expert System, Artificial Intelligence.

Introducción

Los problemas del mundo real pueden ser demasiados complejos para ser considerados en un modelo formal, esto se hace más probable en el ámbito de la economía de negocios donde la mayoría de los empresarios toman sus decisiones basadas en esquemas. Precisamente, dándole validez a esta concepción se presenta la Lógica Difusa, en la cual se utilizan conceptos relativos de la realidad, definiendo grados, variables de pertenencia y siguiendo patrones de razonamiento similares a los del pensamiento humano.

El desarrollo de la aplicación de tecnologías como la lógica difusa, las redes neuronales, los sistemas expertos y los algoritmos genéticos en la solución de problemas industriales, económicos y financieros, ha producido un sinnúmero de cambios en las organizaciones, las cuales pueden contar actualmente con una diversidad de modelos que controlan diferentes tipos de información y por lo tanto ser más flexibles que los modelos basados en la lógica formal.            

Debido a las limitaciones empresariales asociados a la normativa legal, el presupuesto, la especialización y/o experiencia que requiere para actuar en el mercado público de valores, se presenta el problema de asignación de recursos provenientes de los excesos de liquidez en la empresas (inversoras) y con lo cual se busca aumentar sus niveles adecuados de riegos. El problema de decisión anterior puede modelarse mediante técnicas de lógica difusa. Las decisiones gerenciales buscan establecer cuál es el plazo y la cantidad de capital que se otorgará a las firmas comisionistas de bolsa como función del nivel de riesgo con el fin de que tomen posiciones en el mercado público de valores. Enmarcando la evaluación de firmas comisionistas de bolsa, con el objetivo de determinar su solvencia basándose en criterios técnicos financieros, fundamentales y de riesgo.

Asimismo, el STIP (Sistema de tasación Inmobiliaria Profesional),  lo que pretende es que ayude a realizar las tasaciones de los distintos bienes inmuebles a los expertos de sectores de manera rápida, eficaz y con buenos resultados. Utilizando el lenguaje Prolog para inferencia de soluciones, y que mediante datos introducidos por el usuario y otros almacenados en la misma será capaz de proporcionar un precio de la vivienda con mayor aproximación posible y considerando todas la variables que puedan influir.

La herramienta en la que se basa el desarrollo de este proyecto relaciona dos lenguajes de programación que han proporcionado un gran número de aplicaciones por separado.

Además, tras valorar otras opciones, ésta se ha considerado como una de las más eficientes a la vez que innovadoras.

Desarrollo

Lógica Difusa

LA lógica difusa se fundamenta en los conjuntos difuso basados en reglas de la forma “Si…Entonces”, donde los valores lingüísticos de la premisa y el consecuente están definidos por conjuntos borrosos, es así como las reglas siempre convierten un conjunto borroso en otro. Es importante, a la hora del desarrollo de un sistema difuso, tener en cuenta los siguientes aspectos:

• Identificación de variables de entrada y salidas
• Determinación de conjuntos difusos.
• Selección y desborrosificación^[3] o concreción.
• Diseño de mecanismo de inferencia.
• Evaluación del sistema.

Desarrollo del modelo.

Variable.

La selección y posterior categorización de las variables para el cálculo considera 3 aspectos:

Compuesto por la evaluación técnica, Enfatizado en las consideraciones fundamentales de las  mismas y grupo que relaciona los nieles de riesgo cubriendo el carácter operativo y de incumplimiento.

Análisis técnico- financiero.

 Se fundamentará en la consideración de algunos índices que permiten realizar  un diagnóstico inicial de las compañías y posteriormente se seleccionarán las variables que alimentarán el sistema de inferencia difuso para la primera macroevaluación.

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