Application of advanced tools for financial analysis of cooperatives JEP and Jardin Azuayo

Main Article Content

Fanny Jiménez
Kleber Luna
Juan Erazo

Abstract

 Financial analysis in Ecuador's traditional economy is not entirely effective, due to its own nature and imprecise, since it generates uncertain data that leads to deficient projected results, affecting the stability of entities over time. The objective of this research is based on the application of highly competitive and reliable advanced tools, starting from the theory of fuzzy logic applied to the financial field, which allows converting the traditional static balances of the cooperatives Juventud Ecuatoriana Progresista and Jardin Azuayo into dynamic pension balances; for which a model called fuzzy automation is incorporated, in which the theory of the fuzzy subsets is developed, technique that incorporates the uncertainty and subjectivity for the analysis of the accounting information, the tools used in the process of dynamization start from the opinion given by the experts, using the techniques of the expertizaje and counter-expertizaje, converting the patrimonial masses in intervals of confidence that capture and reduce drastically the uncertainty, generating value for the entity and efficiency in the taking of decisions. By applying the main financial ratios using blurred mathematics, an accounting model is proposed for administrative decision making that facilitates entities to maintain themselves in a world of continuous change, providing prediction in the results of working capital, solvency and profit indicators, in which it is estimated that each of the cooperatives must adopt transcendental and sustainable changes that strengthen its structure in the future.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Jiménez, F., Luna, K., & Erazo, J. (2019). Application of advanced tools for financial analysis of cooperatives JEP and Jardin Azuayo. 593 Digital Publisher CEIT, 4(1), 48-62. https://doi.org/10.33386/593dp.2019.1.78
Section
Finance

References

Bernal-Dominguez, D., y Amat-Salas, O. (2012). Anuario de ratios financieros sectoriales en México para análisis comparativo empresarial. Ra Ximhai, 8(2), 271-286. Retrieved from http://uaim.edu.mx/webraximhai/Ej-24articulosPDF/ARTICULO_06.pdf

Escobedo, J. (2017). Análisis financiero comparativo BANORTE–INBURSA. Tecsistecatl. Economía y Sociedad de México, 9(21). Retrieved from http://www.eumed.net/rev/tecsistecatl/n21/banorte-inbursa.html

Gil, J. (2005). La matemática borrosa en economía y gestión de empresas. Matematicalia: revista digital de divulgación matemática de la Real Sociedad Matemática Española, 1(3), 5. Retrieved from https://imarrero.webs.ull.es/sctm05/modulo1tf/1/jgil.pdf

Kaufmann, A., y Gil - Aluja, J. (1986). Introducción de la teoría de los subconjuntos borrosos a la gestión de las empresas. Milladoiro: Santiago de Compostela, España.

Lafuente, A. (2001). Nuevas Estrategias para el análisis financiero en la empresa. Ariel.

León, D. (2015). Modelo predictivo para riesgo de liquidez de una entidad fiduciaria usando minería de datos. Tesis Doctoral, Universidad Nacional de Colombia- Bogotá, 1-56. Retrieved from http://bdigital.unal.edu.co/51173/1/53038441.2015.pdf

Maldonado, K. (2007). Evaluación de la aplicación de la metodología de banca comunal en Ecuador. Tesis de Maestría. Universidad Andina Simón Bolívar, Sede Ecuador, 1-136. Retrieved from http://repositorionew.uasb.edu.ec/handle/10644/814

Medina, S. (2006). Estado de la cuestión acerca del uso de la lógica difusa en problemas financieros. Cuadernos de Administración, 19(32), 1-29. Retrieved from https://www.researchgate.net/profile/Santiago_Medina_Hurtado/publication/255612573_Estado_de_la_cuestion_acerca_del_uso_de_la_logica_difusa_en_problemas_financieros/links/557380b208aeb6d8c019299d/Estado-de-la-cuestion-acerca-del-uso-de-la-logica-difusa-en-problemas-financieros.pdf

Medina, S., y Paniagua, G. (2008). Modelo de inferencia difuso para estudio de crédito. Dyna, 75(154), 215-229. Retrieved from https://www.redalyc.org/html/496/49615421/

Morales, G. (2002). Introducción a la Lógica Difusa. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN. México, 1-5. Retrieved from http://casanchi.com/mat/intrologicadifusa01.pdf

Reig, J., y González, J. (2002). Modelo Borroso de control de gestión de materiales. Spanish Journal of Finance and Accounting/Revista Española de Financiación y Contabilidad, 31(112), 431-459. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/42781484

Rico, M., y Tinto, J. (2009). Matemática borrosa: algunas aplicaciones en las ciencias económicas, administrativas y contables. Contaduría Universidad de Antioquia(52), 199-214. Retrieved from http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/cont/article/view/2169

Romero, F. (2013). Alcances y limitaciones de los modelos de capacidad predictiva en el análisis del fracaso empresarial. AD-minister(23), 45-47. Retrieved from http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/administer/article/view/2243/2194

Tinto, A., Molina, M., Chavez, H., y Mosquera, S. (2016). Automatización Fuzzy aplicado en la contabilidad decisional. ECA Sinergía, 2-18. Retrieved from https://186.46.160.238/index.php/ECASinergia/article/view/210

Tinto, J., Molina, M., y Chávez, H. (2015). Instrumentos Fuzzy para la toma de decisiones en las ciencias contables. ECA Sinergia, 6(1), 42-56. Retrieved from de https://186.46.160.238/index.php/ECASinergia/article/view/220/180

Zadeh, L. (1965). Fuzzy Sets, Informationand Control.

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2