Procedimiento para la gestión integrada del control interno con enfoque multicriterio

Diseñar un procedimiento para la gestión integrada del control interno, con enfoque multicriterio que identifique las debilidades de este sistema, para gestionar y mejorar su efectividad.Metodología: métodos teóricos y empíricos como el análisis histórico-lógico, el método analítico- sintético, el método inductivo – deductivo, como vía para analizar las tendencias predominantes y el enfoque sistémico durante el proceso de investigación. Los métodos empíricos incluyen entrevistas individuales, encuestas, listas de chequeo, la observación y el análisis de documentos. Se emplearon métodos estadísticos como la estadística descriptiva y métodos matemáticos como: Saaty, AHP de Saaty, Scoring, lógica difusa compensatoria, método de la entropía, redes de Petri y Teoría de la decisión en general.Resultados: Desde la concepción de un modelo teórico expresado en un procedimiento que contiene procedimientos específicos sujeto a modelos matemáticos con enfoque multicriterio que permiten analizar la gestión integrada del control interno en las organizaciones cubanas. Esta gestión se integra a herramientas del control de gestión como el cuadro de mando integral y la gestión por proceso. El modelo matemático multiatributo propuesto permite la implantación y evaluación, permite evaluar los componentes y normas del control interno y materializarlo en los procesos de la organización al identificar los fallos que afectan la satisfacción de la sociedad y el diseño con enfoque multicriterio del cuadro de mando integral para el control interno, permite medir los resultados de forma sistémica e integrada las cuatro perspectivas con los cincos componentes,Conclusiones: El procedimiento general diseñado, con tres fases, constituye una guía para desarrollar el sistema de gestión del control interno con un enfoque de procesos, sistémico, multicriterio y un carácter estratégico, contribuyendo a elevar el nivel de implantación de este sistema, de igual forma el nivel de integración con los procesos, de madurez, la efectividad de su gestión y la mejora de este proceso.&nbsp

Estudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA

En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses

Estudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA

En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses

Optimisation approaches for data mining in biological systems

The advances in data acquisition technologies have generated massive amounts of data that present considerable challenge for analysis. How to efficiently and automatically mine through the data and extract the maximum value by identifying the hidden patterns is an active research area, called data mining. This thesis tackles several problems in data mining, including data classification, regression analysis and community detection in complex networks, with considerable applications in various biological systems. First, the problem of data classification is investigated. An existing classifier has been adopted from literature and two novel solution procedures have been proposed, which are shown to improve the predictive accuracy of the original method and significantly reduce the computational time. Disease classification using high throughput genomic data is also addressed. To tackle the problem of analysing large number of genes against small number of samples, a new approach of incorporating extra biological knowledge and constructing higher level composite features for classification has been proposed. A novel model has been introduced to optimise the construction of composite features. Subsequently, regression analysis is considered where two piece-wise linear regression methods have been presented. The first method partitions one feature into multiple complementary intervals and ts each with a distinct linear function. The other method is a more generalised variant of the previous one and performs recursive binary partitioning that permits partitioning of multiple features. Lastly, community detection in complex networks is investigated where a new optimisation framework is introduced to identify the modular structure hidden in directed networks via optimisation of modularity. A non-linear model is firstly proposed before its linearised variant is presented. The optimisation framework consists of two major steps, including solving the non-linear model to identify a coarse initial partition and a second step of solving repeatedly the linearised models to re fine the network partition