A estrutura de capitais das empresas de serviços: Uma análise comparativa das empresas mais e menos intensivas no uso do fator conhecimento

Desde o clássico e pioneiro artigo de Durand publicado em 1952 que a estrutura de capitais tem sido um dos temas mais estudados e aprofundados em finanças empresariais, contudo, a heterogeneidade das conclusões e dos resultados obtidos não permitiu ainda chegar a uma conclusão universalmente aceite. Por esse motivo, uma das questões que se coloca com maior frequência aos empresários e gestores consiste em determinar qual a estrutura de capital que maximiza o valor da empresa. A presente investigação tem como objetivo analisar os determinantes da estrutura de capital das empresas que utilizam abundantemente o fator conhecimento distinguindo-as das que não o fazem. Tendo por base uma amostra de dados em painel com 63.640 observações relativas a 6.364 empresas referente ao período compreendido entre 2008 e 2017, os resultados empíricos obtidos parecem não evidenciar uma tendência clara de que ambos os tipos de empresa sigam uma abordagem concreta na definição da sua estrutura de capital. Os resultados obtidos revelam que as variáveis Tangibilidade do Ativo e Dimensão do Ativo são claramente importantes para explicar a estrutura financeira das empresas estudadas, enquanto que as variáveis Liquidez, Rendibilidade, Especificidade do Ativo e Crescimento do Ativo apenas o são nalgumas circunstâncias. Os resultados obtidos revelam ainda que tanto as empresas utilizadoras do fator conhecimento como as que não utilizam tão intensivamente a este fator recorrem preferencialmente ao Endividamento para financiar o seu ativo em detrimento dos capitais próprios, que as características específicas do primeiro tipo de empresa afetam negativamente a sua autonomia financeira e que algumas das variáveis citadas anteriormente influenciam de forma diferente a estrutura de capital das empresas dos dois setores.Since Durand's classic pioneering paper, published in 1952, that capital structure has been one of the most studied and in-depth topics in corporate finance, however, the heterogeneity of conclusions and results has not yet led to a universally accepted conclusion. For this reason, one of the most frequently asked questions for entrepreneurs and managers is to determine which capital structure maximizes the value of the company. This research aims to analyze the determinants of the capital structure of companies that use the knowledge factor abundantly, distinguishing them from those that do not. Based on a panel data sample of 63.640 observations for 6.364 companies for the period 2008-2017, the empirical results obtained do not seem to show a clear tendency for both types of firm to follow a concrete approach in defining their capital structure. The results show that the Asset Tangibility and Asset Dimension variables are clearly important to explain the financial structure of the companies studied, while the Liquidity, Profitability, Asset Specificity and Asset Growth variables are only in some circumstances. The results also show that both companies that use the knowledge factor and those that do not use it intensively prefer to use indebtedness to finance their assets in detriment of equity, that the specific characteristics of the first type of company negatively affect financial autonomy and that some of the variables mentioned above have a different influence on the capital structure of companies in both sectors

Combinación de ontologías en base a razonadores de argumentación rebatible

La automatización del proceso de integración de bases del conocimientos de orígenes heterogéneo, en un cuerpo universal coherente e interrelacionado, es una de las áreas de investigación que más interés genera. Una de las formas más comunes de estructurar bases de conocimiento es a través de ontologías. Las ontologías pueden tener diferentes niveles de genericidad y de expresividad; y comúnmente son descriptas y desarrolladas en lenguajes basados en Lógica Descriptiva. Si se piensa en la integración de ontologías, las formas tradicionales de combinación (mapeo, alineación y fusión) no son adecuados si las ontologías a combinar son inconsistentes entre sí. Por esta razón, utilizar argumentación rebatible para la definición y automatización de la integración de ontologías es una opción aceptable. En este trabajo se presentan las líneas de investigación tendientes a desarrollar una arquitectura de razonador que utilice el formalismo DeLP, basado en argumentación rebatible, para integrar ontologías basadas en Lógica Descriptiva y los lenguajes de Web Semántica derivados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integración de ontologías Datalog ± mediante consolidación a través de debilitamiento

En sistemas que manejan e intercambian grandes volúmenes de información es necesario contar con métodos adecuados para manejar conflictos que aparecen en la medida que sus bases de conocimiento evolucionan y se integra con otras fuentes de información. Este conocimiento es frecuentemente expresado por ontologías; no solo por el valor expresivo, sino también por las diferentes restricciones semánticas que se pueden aplicar al conocimiento, originadas por el dominio de aplicación o por los propios usuarios. Esta línea de I+D profundiza en la resolución automatizada de conflictos en ontologías expresadas en Datalog±; ya sea estos generados por inconsistencia o incoherencia. Se pretende definir métodos que resuelven los conflictos que surgen al integrar dos o más ontologías Datalog ±. Una operación de integración sobre varias ontologías, debe restaurar la consistencia y coherencia en el todo, no solo considerando las características intrínseca de la información integrada, sino también meta-información relacionada con la confiabilidad de cada fuentes, la ocurrencia de información, etc. En particular, se definirán mecanismos resolución de incoherencias e incoherencias que produzcan alguna forma de debilitamiento o modificación de las reglas; para lograr la mínima pérdida de información en el proceso de integración. Finalmente, se analizar´a los mecanismos descriptos para extenderlos a la integración con otras fuentes de datos, en particular con Bases de Datos Relacionales.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de sistemas de argumentación masiva sobre bases de datos federadas

En este proyecto se estudia el problema de la producción de una vista (view) consolidada del conocimiento que una comunidad de agentes posee almacenado en la forma de bases de datos privadas posiblemente de gran tamaño. Cada agente en la comunidad cuenta con una fuente independiente de información en la forma de una base de datos que podría contener información que puede ser inconsistente e incompleta, tanto en sí misma como en conjunto con las otras bases de datos. Estas características hacen difícil la consolidación por los medios tradicionales de generación de vistas (views). La idea de obtener una vista única (unique view) es proporcionar una forma de consultar el conocimiento almacenado de una manera escéptica, es decir, que la respuesta refleje la percepción que la comunidad de información puede soportar sin conflicto, o si los conflictos persistieran con esos posibles conflictos resueltos de manera escéptica. Los agentes que utilicen el sistema propuesto serán capaces de acceder a múltiples fuentes de conocimiento representado en forma de bases de datos deductivas como si estuvieran accediendo a una única base de datos. Una aplicación inmediata de este esquema será la propuesta de una nueva arquitectura para sistemas de soporte de decisiones (DSS) que combinará las tecnologías de base de datos, o más concretamente bases de datos federadas, que serán consideradas como si fueran agentes de información, con las tecnologías desarrolladas para realizar argumentación masiva.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de sistemas de argumentación masiva sobre bases de datos federadas

En este proyecto se estudia el problema de la producción de una vista (view) consolidada del conocimiento que una comunidad de agentes posee almacenado en la forma de bases de datos privadas posiblemente de gran tamaño. Cada agente en la comunidad cuenta con una fuente independiente de información en la forma de una base de datos que podría contener información que puede ser inconsistente e incompleta, tanto en sí misma como en conjunto con las otras bases de datos. Estas características hacen difícil la consolidación por los medios tradicionales de generación de vistas (views). La idea de obtener una vista única (unique view) es proporcionar una forma de consultar el conocimiento almacenado de una manera escéptica, es decir, que la respuesta refleje la percepción que la comunidad de información puede soportar sin conflicto, o si los conflictos persistieran con esos posibles conflictos resueltos de manera escéptica. Los agentes que utilicen el sistema propuesto serán capaces de acceder a múltiples fuentes de conocimiento representado en forma de bases de datos deductivas como si estuvieran accediendo a una única base de datos. Una aplicación inmediata de este esquema será la propuesta de una nueva arquitectura para sistemas de soporte de decisiones (DSS) que combinará las tecnologías de base de datos, o más concretamente bases de datos federadas, que serán consideradas como si fueran agentes de información, con las tecnologías desarrolladas para realizar argumentación masiva.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de operadores de consolidación de ontologías en Datalog +/-

En los últimos tiempos, la colaboración y el intercambio de información se han vuelto aspectos cruciales de muchos sistemas. En estos entornos es de vital importancia definir métodos automáticos para resolver conflictos entre el conocimiento compartido por distintos sistemas. Este conocimiento es frecuentemente expresado a través de ontologías que pueden ser compartidas por los sistemas que utilizan el mismo. Dentro de las diferentes posibilidades para expresar conocimiento en los últimos tiempos un lenguaje que ha recibido cada vez más atención es Datalog+/-; debido a ser un lenguaje que ofrece un alto nivel de expresividad por construir reglas en fragmentos de Lógica de Primer Orden, permitiendo su compresión natural en la forma de esquemas de lógica clásica. Por otro lado, Datalog+/- como máquina de inferencia, tiene la propiedad de ser decidible, y (en la mayoría de los casos) tratable permitiendo manejar volúmenes masivos de datos de entornos reales. Sin embargo, el uso del conocimiento, especialmente compartido, suele traer aparejados conflictos en el mismo que dificulta su explotación por procesos automatizados. Es decir, aceptar nuevas observaciones y datos suele traer aparejados violaciones a la integridad y consistencia del cuerpo de conocimiento. En este sentido, el principal desafío es eliminar los conflictos la inconsistencias e incoherencias que puedan surgir en el conocimiento expresado. En la presente investigación se busca comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de operadores de contracción de kernel y de cluster para manejo de inconsistencias e incoherencias en ontologías Datalog+/- a través de la implementación de los mismos. Para esto, se analizará el disenño teórico de los operadores de contracción de kernel y cluster y su aplicación práctica para eliminar conflictos. A partir de un proyecto de software que implementa un intérprete Datalog+/-, se codificará las funcionalidades requeridas e implementarán los citados operadores.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de API de consulta a fuentes de información en la web para sistemas de argumentación rebatible

Es cada vez más necesario automatizar los procesos que integran la información que se encuentra disponible en diferentes formatos, descentralizada, con orígenes heterogéneos y administraciones diferentes. Uno de los grandes desafíos al integrar fuentes de datos heterogénea, es poder manejar la inconsistencia informacional y la posible incompletitud que puede trasladarse de las fuentes locales. Los formalismos de Argumentación son adecuados para manejar este tipo de problemas. En particular, pensar en formalismos de argumentación rebatible (como DeLP) para la definición y automatización de la integración de fuentes de datos heterogéneas, inconsistentes entre sí e incompletas, es una opción aceptable. El trabajo de esta línea de investigación propone desarrollar interfaces para vincular DeLP con fuentes de datos en formatos web. En especial, fuentes de sitios web descriptas en HTML y en Servicios Web. La información obtenidas de estas fuentes, podrán ser utilizadas como hechos o presunciones en la base de conocimiento que utiliza el sistema argumentativo.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Gestión Comercial De Minerales - GM40 - 202101

Descripción: El curso de Gestión Comercial de Minerales de la especialidad en la carrera de Gestión Minera es de carácter teórico- práctico dirigido a los estudiantes de octavo ciclo y tiene por objetivo desarrollar la comunicación efectiva, conocimiento del proceso comercial, negociación, capacidad de escucha activa, lenguaje técnico en el ámbito comercial. El curso está orientado a brindar al futuro Ingeniero de Gestión Minera una visión estratégica y sistémica del proceso comercial y su relación con las diferentes áreas de la empresa, herramientas y factores que intervienen en el proceso, productos y servicios. Propósito El curso de Gestión Comercial de Minerales ha sido diseñado con el propósito de permitir al futuro Ingeniero de Gestión Minera desarrollar sus competencias en negociación, comunicación y comprensión de manera eficaz y segura las actividades del proceso comercial, los distintos tipos de minerales o metales con los que pudiera interactuar durante su vida profesional. El presente curso pertenece a la especialidad de la carrera de Ingeniería de la Gestión Minera, como expresado anteriormente, es de carácter teórico práctico y está dirigido a los estudiantes del octavo ciclo que busca desarrollar la competencia específica 3: Capacidad para comunicarse efectivamente con una gama de audiencias (Nivel 2). El prerrequisito es el curso de Concentración de Minerales