Application of Support Vector Machines in Evaluating the Internationalization Success of Companies

The internationalization started to be seen as an opportunity for many companies. This is one of the most crucial growth strategies for companies. Internationalization can be defined as a corporative strategy for growing through foreign markets. It can enhance the product lifetime and improve productivity and business efficiency. However, there is no general model for a successful international company. Therefore, the success of an internationalization procedure must be estimated based on different variables such as the status, strategy, and market characteristics of the company. In this paper, we try to build a model in evaluating the internationalization success of a company based on existing past data by using Support Vector Machines. The results are very encouraging and show that Support Vector Machines can be a useful tool in this sector. We found that Support Vector Machines achieved 81.36% accuracy rate with RBF Kernel, 80% training set, an

Patrones de supervivencia para la gestión de los centros especiales de empleo

Sheltered Employment Centers (CEEs) are profitable firms that contract workers with disability to prepare them for incorporation in society. Due to their growth, competitiveness in the labor market and work in the framework of the social economy, these companies have attracted some interest recently. However, these enterprises have to face great challenges because they have to be competitive in the market in order to guarantee their survival.The objective of this paper is to analyze the survival of the Sheltered Employment Centers, to ascertain the key variables that condition their continuity in the market, or otherwise, their business failure. The initial sample is the total number of CEEs in Spain, 1.668 firms. The financial statements of all were extracted from 2013, the last period available. Then, the all CEEs were classified in tree groups (healthy, doubtful and distressed), according to their Altman Z’-score. A method of artificial intelligence (algorithm C 4.5) was used in order to obtain the basic patterns of each of the groups. The main contribution of this study is that we can know which CEEs survive with the ratios of debts over net sales, return on assets, and quick ratio and which one will have more difficulties to stay in the market. Moreover, the artificial intelligence methodology used is a new approach compared to traditional statistical techniques.  Los Centros Especiales de Empleo (CEEs) son empresas rentables que contratan a trabajadores con discapacidad para su normalización en la sociedad. Debido a su crecimiento, competitividad en el mercado de trabajo y a la labor que están desempeñando en el marco de la economía social, estas empresas han suscitado interés recientemente. Sin embargo, los CEEs se enfrentan a un gran desafío y es que deben ser competitivos en el mercado para garantizar su supervivencia.  El objetivo de este estudio es analizar la supervivencia de los CEEs españoles, determinando cuáles serían las variables clave que condicionan su continuidad en el mercado, o por el contrario, su fracaso empresarial. La muestra inicial es la totalidad de los CEEs de España, 1.668 empresas. Se recogió la información de sus estados financieros durante el último año disponible. A continuación se clasificaron los CEEs en tres grupos (sanos, dudosos y con elevadas probabilidades de insolvencia) en función de la puntación obtenida al utilizar el Z- score de Altman. Después, se elaboró un modelo de Inteligencia Artificial (algoritmo C4.5) para modelizar las características básicas de los CEEs de los tres grupos anteriormente mencionados. La principal contribución de este estudio es que con los ratios de deudas sobre ventas netas, la rentabilidad económica y el test ácido podemos predecir qué CEEs sobrevivirán y cuáles tendrán más dificultades para mantenerse en el mercado. Además, la metodología IA utilizada aporta un enfoque distinto al tradicional usando técnicas estadísticas. ABSTRACT Sheltered Employment Centers (CEEs) are profitable firms that contract workers with disability to prepare them for incorporation in society. Due to their growth, competitiveness in the labor market and work in the framework of the social economy, these companies have attracted some interest recently. However, these enterprises have to face great challenges because they have to be competitive in the market in order to guarantee their survival.The objective of this paper is to analyze the survival of the Sheltered Employment Centers, to ascertain the key variables that condition their continuity in the market, or otherwise, their business failure. The initial sample is the total number of CEEs in Spain, 1.668 firms. The financial statements of all were extracted from 2013, the last period available. Then, the all CEEs were classified in tree groups (healthy, doubtful and distressed), according to their Altman Z’-score. A method of artificial intelligence (algorithm C 4.5) was used in order to obtain the basic patterns of each of the groups. The main contribution of this study is that we can know which CEEs survive with the ratios of debts over net sales, return on assets, and quick ratio and which one will have more difficulties to stay in the market. Moreover, the artificial intelligence methodology used is a new approach compared to traditional statistical techniques. &nbsp

La viabilidad económico-financiera de los centros especiales de empleo

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, leída el 27/06/2017The main objective of this thesis is the economic and financial analysis of the Sheltered Employment Centers (CEEs) from Spain. The CEEs are profitable companies that recruit people with disabilities and this fact is their differentiating aspect in relation to other companies in the market. After a depth literature review, we have found that there are few studies about this type of companies and scant information about their economic and financial viability. There are two main theoretical criticisms which underpin the management of these companies: public subsidies are what determine its economic viability and that the poor professionalization of their managers calls into question its profitability in an unprotected market. Based on these two criticisms, this study aims to show whether they are consistent from an empirical point of view. The main objective of this thesis is divided into six specific objectives, which are the following ones: First objective of this thesis: to study the importance of CEEs for society and especially for people with disabilities. For this, descriptive analysis of CEEs according to their evolution, legal form, location, size and sector of activity are done. Second objective of this study: to analyse the survival of the CEEs, determining which would be the key variables affecting their survival in a competitive market or on the contrary their failure. Third objective of the study: to investigate if the profitability of the CEEs depends on public subsidies received for the labour integration of people with disabilities. CEEs with and without public subsidies are evaluated...El objetivo principal de esta tesis doctoral es el análisis económico-financiero de los Centros Especiales de Empleo (CEEs) de España. Los CEEs son empresas productivas que tienen como aspecto diferenciador, en relación a otras empresas del mercado, la contratación de personas con discapacidad. Después de una profunda revisión bibliográfica hemos constatado que no existen estudios detallados que analicen la viabilidad económico-financiera de todos los CEEs en España. Debido a la crisis económica, muchas de estas empresas están viendo reducidas sus ayudas públicas y, a pesar de las constricciones del mercado, siguen funcionando y creciendo. Nos preguntamos cuáles son las claves de su supervivencia mientras cada año entran en proceso concursal miles de empresas de todos los sectores. Desde un punto de vista teórico, hay dos críticas principales sobre la gestión de estas empresas: primero que las subvenciones públicas son las que determinan la viabilidad económica de los CEEs y segundo que la baja profesionalización de la gestión puede poner en duda su rentabilidad. Sobre la base de estas dos críticas, el objetivo principal de este estudio este estudio se divide en seis objetivos específicos, que son los siguientes: Primer objetivo de esta tesis: estudiar la relevancia de los CEEs en la sociedad y en la economía actual así como en la literatura académica. Para ello se realiza un análisis descriptivo de este tipo de empresas según su evolución, forma jurídica, localización, tamaño y sector de actividad, además de una revisión de la literatura. Segundo objetivo de este estudio: analizar la supervivencia de los CEEs, determinando cuáles serían las variables clave que condicionan su supervivencia en el mercado competitivo o por el contrario su fracaso. Tercer objetivo de esta tesis: analizar si la rentabilidad de los CEEs depende de las ayudas públicas recibidas para la integración laboral de las personas con discapacidad. Para conseguir este objetivo se analizan diferentes CEEs con y sin ayudas públicas...Fac. de Ciencias Económicas y EmpresarialesTRUEunpu

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste