Diseño en Excel mediante herramientas de Business Intelligence de un modelo de diagnóstico financiero para una pequeña empresa

CONCREACERO es una pequeña empresa del sector construcción ubicada en la ciudad de Medellín, con más de veinte años de experiencia prestando servicios de ingeniería civil especializada en el diseño, construcción y montaje de estructuras metálicas. Actualmente, la empresa carece de herramientas y metodologías que le permitan generar análisis e informes para la toma de decisiones estratégicas enfocadas al continuo mejoramiento del valor económico agregado para sus propietarios. Tomando como referencia algunas herramientas de Inteligencia de Negocios, se diseñó mediante Excel un modelo de diagnóstico financiero que integra datos provenientes de fuentes internas y externas a la empresa. Las fuentes internas se componen de los Estados Financieros y de algunos datos puntuales ingresados por el usuario final del modelo. Las fuentes externas corresponden a información de cotizaciones de títulos transados en la Bolsa de Valores de Colombia. A partir de la información almacenada en la base de datos del modelo, se creó un tablero de control que permite monitorear el estado y evolución de cada uno de los macro inductores de valor y de los inductores operativos y financieros relacionados a través del sistema de creación de valor propuesto por Oscar León García. Para cada uno de los elementos que compone el tablero de control, se crearon módulos de detalle que permiten analizar su evolución mensual y la de sus componentes. También se diseñó una serie de módulos adicionales con indicadores tradicionales que sirven de complemento al análisis principal. Con los resultados arrojados por el modelo, se realizó un primer análisis sobre los “signos vitales” financieros de la empresa y se identificó una serie de variables relacionadas con su capital de trabajo, estructura de costos y estructura de capital que pueden estar afectando la generación de valor.CONCREACERO is a small company of the construction sector located in the city of Medellin, with over twenty years of experience providing civil engineering services specialized in design, construction and installation of steel structures. The company currently lacks tools and methodologies that allow analysis and reporting for strategic decision making focused on continuous improvement of the economic value added to their owners. Drawing on some BI tools, a financial diagnostic model that integrates data from internal and external sources to the company was designed using Excel. Internal sources consist of the financial statements and some specific data entered by the end user of the model. External sources of information correspond to quotations of securities traded on the Colombian stock exchange market. From the information stored in the database of the model, it was created a dashboard that allows monitoring the status and progress of each of the relevant value inductors and of the financial and operating inductors related through the creation system of value proposed by Oscar Leon Garcia. For each of the elements making up the control panel, were created detail modules that analyze its progress monthly and its components. A series of modules with traditional indicators that complement the main analysis also were designed. With the results produced by the model, we performed a first analysis and identified a number of variables related to working capital, cost structure and capital structure that may be affecting the generation value

Fine-scale genomic analyses of admixed individuals reveal unrecognized genetic ancestry components in Argentina

Similarly to other populations across the Americas, Argentinean populations trace back their genetic ancestry into African, European and Native American ancestors, reflecting a complex demographic history with multiple migration and admixture events in pre- and post-colonial times. However, little is known about the sub-continental origins of these three main ancestries. We present new high-throughput genotyping data for 87 admixed individuals across Argentina. This data was combined to previously published data for admixed individuals in the region and then compared to different reference panels specifically built to perform population structure analyses at a sub-continental level. Concerning the Native American ancestry, we could identify four Native American components segregating in modern Argentinean populations. Three of them are also found in modern South American populations and are specifically represented in Central Andes, Central Chile/Patagonia, and Subtropical and Tropical Forests geographic areas. The fourth component might be specific to the Central Western region of Argentina, and it is not well represented in any genomic data from the literature. As for the European and African ancestries, we confirmed previous results about origins from Southern Europe, Western and Central Western Africa, and we provide evidences for the presence of Northern European and Eastern African ancestries.Fil: Luisi, Pierre. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: García, Angelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Berros, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Motti, Josefina María Brenda. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Investigación en Ciencias de La Salud; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Demarchi, Dario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Alfaro Gómez, Emma Laura. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aquilano, Eliana Anahi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Argüelles, Carina Francisca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas | Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas; ArgentinaFil: Avena, Sergio Alejandro. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bailliet, Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Beltramo, Julieta. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Bravi, Claudio Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Cuello, Mariela Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Dejean, Cristina Beatriz. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Dipierri, Jose Edgardo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Jurado Medina, Laura Smeldy. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Lanata, Jose Luis. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Muzzio, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Parolin, María Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico; ArgentinaFil: Pauro, Maia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Paz Sepúlveda, Paula Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Rodríguez Golpe, Daniela Carmen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Santos, María Rita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Schwab, Marisol Elisabet. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Silvero, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Zubrzycki, Jeremías Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico; ArgentinaFil: Dopazo, Hernán Javier. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Energy Estimation of Cosmic Rays with the Engineering Radio Array of the Pierre Auger Observatory

The Auger Engineering Radio Array (AERA) is part of the Pierre Auger Observatory and is used to detect the radio emission of cosmic-ray air showers. These observations are compared to the data of the surface detector stations of the Observatory, which provide well-calibrated information on the cosmic-ray energies and arrival directions. The response of the radio stations in the 30 to 80 MHz regime has been thoroughly calibrated to enable the reconstruction of the incoming electric field. For the latter, the energy deposit per area is determined from the radio pulses at each observer position and is interpolated using a two-dimensional function that takes into account signal asymmetries due to interference between the geomagnetic and charge-excess emission components. The spatial integral over the signal distribution gives a direct measurement of the energy transferred from the primary cosmic ray into radio emission in the AERA frequency range. We measure 15.8 MeV of radiation energy for a 1 EeV air shower arriving perpendicularly to the geomagnetic field. This radiation energy -- corrected for geometrical effects -- is used as a cosmic-ray energy estimator. Performing an absolute energy calibration against the surface-detector information, we observe that this radio-energy estimator scales quadratically with the cosmic-ray energy as expected for coherent emission. We find an energy resolution of the radio reconstruction of 22% for the data set and 17% for a high-quality subset containing only events with at least five radio stations with signal.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Measurement of the Radiation Energy in the Radio Signal of Extensive Air Showers as a Universal Estimator of Cosmic-Ray Energy

We measure the energy emitted by extensive air showers in the form of radio emission in the frequency range from 30 to 80 MHz. Exploiting the accurate energy scale of the Pierre Auger Observatory, we obtain a radiation energy of 15.8 \pm 0.7 (stat) \pm 6.7 (sys) MeV for cosmic rays with an energy of 1 EeV arriving perpendicularly to a geomagnetic field of 0.24 G, scaling quadratically with the cosmic-ray energy. A comparison with predictions from state-of-the-art first-principle calculations shows agreement with our measurement. The radiation energy provides direct access to the calorimetric energy in the electromagnetic cascade of extensive air showers. Comparison with our result thus allows the direct calibration of any cosmic-ray radio detector against the well-established energy scale of the Pierre Auger Observatory.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DOI. Supplemental material in the ancillary file

Studies of the mass composition of cosmic rays and proton-proton interaction cross-sections at ultra-high energies with the Pierre Auger Observatory

In this work, we present an estimate of the cosmic-ray mass composition from the distributions of the depth of the shower maximum (Xmax) measured by the fluorescence detector of the Pierre Auger Observatory. We discuss the sensitivity of the mass composition measurements to the uncertainties in the properties of the hadronic interactions, particularly in the predictions of the particle interaction cross-sections. For this purpose, we adjust the fractions of cosmic-ray mass groups to fit the data with Xmax distributions from air shower simulations. We modify the proton-proton cross-sections at ultra-high energies, and the corresponding air shower simulations with rescaled nucleus-air cross-sections are obtained via Glauber theory. We compare the energy-dependent composition of ultra-high-energy cosmic rays obtained for the different extrapolations of the proton-proton cross-sections from low-energy accelerator data

Study of downward Terrestrial Gamma-ray Flashes with the surface detector of the Pierre Auger Observatory

The surface detector (SD) of the Pierre Auger Observatory, consisting of 1660 water-Cherenkov detectors (WCDs), covers 3000 km2 in the Argentinian pampa. Thanks to the high efficiency of WCDs in detecting gamma rays, it represents a unique instrument for studying downward Terrestrial Gamma-ray Flashes (TGFs) over a large area. Peculiar events, likely related to downward TGFs, were detected at the Auger Observatory. Their experimental signature and time evolution are very different from those of a shower produced by an ultrahigh-energy cosmic ray. They happen in coincidence with low thunderclouds and lightning, and their large deposited energy at the ground is compatible with that of a standard downward TGF with the source a few kilometers above the ground. A new trigger algorithm to increase the TGF-like event statistics was installed in the whole array. The study of the performance of the new trigger system during the lightning season is ongoing and will provide a handle to develop improved algorithms to implement in the Auger upgraded electronic boards. The available data sample, even if small, can give important clues about the TGF production models, in particular, the shape of WCD signals. Moreover, the SD allows us to observe more than one point in the TGF beam, providing information on the emission angle

Combined fit to the spectrum and composition data measured by the Pierre Auger Observatory including magnetic horizon effects

The measurements by the Pierre Auger Observatory of the energy spectrum and mass composition of cosmic rays can be interpreted assuming the presence of two extragalactic source populations, one dominating the flux at energies above a few EeV and the other below. To fit the data ignoring magnetic field effects, the high-energy population needs to accelerate a mixture of nuclei with very hard spectra, at odds with the approximate E$^{-2}$ shape expected from diffusive shock acceleration. The presence of turbulent extragalactic magnetic fields in the region between the closest sources and the Earth can significantly modify the observed CR spectrum with respect to that emitted by the sources, reducing the flux of low-rigidity particles that reach the Earth. We here take into account this magnetic horizon effect in the combined fit of the spectrum and shower depth distributions, exploring the possibility that a spectrum for the high-energy population sources with a shape closer to E$^{-2}$ be able to explain the observations