Teoría sobre la estructura de capital

Este ensayo presenta las teorías sobre la estructura de capital más difundidas y reconocidas en el mundo financiero desde los años cincuenta hasta nuestros días. Siguiendo una secuencia cronológica, se identifican los representantes y trabajos investigativos más notables, los factores analizados, las hipótesis,los escenarios y teorías económicas anexas que han servido de soporte, como también los puntos más cuestionados, sus resultados se comparan y se analiza la relación entre el endeudamiento, costo de capital y valor de la empresa. Este ensayo permite tener una idea general del estado del arte sobre la estructura de capital de las empresas.

DECISIONES DE FINANCIACIÓN DE LA INDUSTRIA METALMECÁNICA DEL VALLE DEL CAUCA

Esta investigación tiene como objetivo conocer los factores que influyen en la toma de decisiones de financiamiento a largo plazo en la industria metalmecánica del Valle del Cauca (Colombia), hasta ahora no explorados. Se realiza un estudio para el periodo 2000-2006, utilizando como método, el análisis de la estructura financiera y la aplicación de un modelo econométrico de Datos de Panel, teniendo como marco de referencia las principales teorías sobre la estructura de capital y pruebas de campo en el ámbito nacional e internacional.Se encuentra un bajo nivel de deuda a largo plazo con una alta dependencia de créditos con entidades financieras; además, que los factores determinantes y su relaciones con el endeudamiento son: protección fiscal diferenta a la deuda (-), oportunidad de crecimiento (+) y rentabilidad (-).El análisis de los factores no permite probar plenamente si las empresas pretenden encontrar una estructura de capital óptima o evitar problemas de información asimétrica, dado el escaso desarrollo del mercado de capitales colombiano; lo que suscita ampliar la investigación en este campo.Financiación empresarial, estructura de capital, determinantes del endeudamiento, sector metalmecánica.

Thinning kiwifruit

Durante la temporada 1999-2000 un lote de plantas de kiwi (Actinidia deliciosa (A. Chev.) C. F. Liang et A. R. Ferguson var. deliciosa cv Hayward) fue sometido a tres intensidades de raleo: 30, 40 y 50 frutos/m2 a los 19 días post-floración. Se evaluó la calidad de los frutos desarrollados en 3 tipos de ramificación lateral: fuerte, medio y débil. Se registró la evolución del crecimiento del fruto. Se determinó peso, contenido de sólidos solubles, firmeza de la pulpa y pH del jugo al momento de cosecha. • Las intensidades de raleo de 30, 40 y 50 frutos/m2 produjeron frutos de peso promedio 125, 121 y 113 g respectivamente. En los tres casos se superó el peso mínimo exigido para exportación. • Los laterales de tipo débil produjeron los frutos de menor peso y más blandos a cosecha. No se encontraron diferencias entre laterales en contenido de sólidos solubles y pH. • Los raleos intensos favorecieron la tasa de crecimiento del fruto pero la mayor intensidad de raleo (30 frutos/m2) comprometió el rendimiento del cultivo.During 1999-2000 season kiwifruit plants (Actinidia deliciosa (A. Chev.) C. F. Liang et A. R. Ferguson var. deliciosa cv Hayward) were thinned 19 days after full bloom, according to 3 thinning levels (30, 40 and 50 fruits/m2). Three fruiting shoot types were identified: strong, medium and week. Growth evolution was registered. At harvest, weight, solid soluble content, firmness and pH were measured. • The highest, medium and lowest levels: 30, 40 and 50 fruits/m2) produced 125, 121 and 113 g average weight respectively. All fruits overcome the minimum exportation weight. • Week fruiting shoots produced the lightest and softest fruits. No effects of fruiting shoots were found for solid soluble content and pH. • Fruit growth rate was favored by intense thinning but thinning at 30 fruits/m2 affected crop yield.Fil: Godoy, Carlos.Fil: Arpaia, Rodolfo.Fil: Tognetti, Jorge

Cooperative controllers for highways based on human experience

The AUTOPIA program has been working on the development of intelligent autonomous vehicles for the last 10 years. Its latest advances have focused on the development of cooperative manœuvres based on communications involving several vehicles. However, so far, these manœuvres have been tested only on private tracks that emulate urban environments. The first experiments with autonomous vehicles on real highways, in the framework of the grand cooperative driving challenge (GCDC) where several vehicles had to cooperate in order to perform cooperative adaptive cruise control (CACC), are described. In this context, the main challenge was to translate, through fuzzy controllers, human driver experience to these scenarios. This communication describes the experiences deriving from this competition, specifically that concerning the controller and the system implemented in a Citröen C3

A Customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis

This study considers a customer complaint dataset due to the technical services provided by a telecommunications company collected for 134 consecutive weeks from the first week of January 2018 up to the year 2019. The total count of weekly complaints is the sum of different causes, which characterizes compositional data. The data was analyzed assuming a Poisson regression model for the weekly total complaint count data in presence of a random factor and compositional models both under a Bayesian approach using existing MCMC (Monte Carlo Markov Chain) to get the posterior summaries of interest. The obtained results are of great importance to improve the service quality of the company

Comparing fuzzy and intelligent PI controllers in stop-and-go manoeuvres

The aim of this work was twofold: on the one hand, to describe a comparative study of two intelligent control techniques-fuzzy and intelligent proportional-integral (PI) control, and on the other, to try to provide an answer to an as yet unsolved topic in the automotive sector-stop-and-go control in urban environments at very low speeds. Commercial vehicles exhibit nonlinear behavior and therefore constitute an excellent platform on which to check the controllers. This paper describes the design, tuning, and evaluation of the controllers performing actions on the longitudinal control of a car-the throttle and brake pedals-to accomplish stop-and-go manoeuvres. They are tested in two steps. First, a simulation model is used to design and tune the controllers, and second, these controllers are implemented in the commercial vehicle-which has automatic driving capabilities-to check their behavior. A stop-and-go manoeuvre is implemented with the two control techniques using two cooperating vehicles

Localization Method for Autonomous Vehicles by using Vertical Elements in the Environment

The goal of this work is to provide autonomous cars with an alternative method to estimate their position in the world. It focuses on those situations when the GPS signal gets imprecise, weak or even lost due to environment conditions (long tunnels, dense forests, high buildings around, etc.). By installing two Velodyne VLP-16 LiDAR devices on the top of the car, located on both front corners of the vehicle structure, it is possible to acquire a 3D representation of this environment as a point cloud. This point cloud will be analyzed in order to find thin, vertical elements, such as traffic signals, traffic lights and so on. If these elements have been previously georeferenced, this is, their coordinates have been acquired and saved, the method will try to compare and match the incoming information from the environment to the georeferenced objects, i.e., performing data association. If the detected elements match any of the georeferenced ones, the car will correct an estimate of its position in a global frame.RoboCity2030-DIH-CM, Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, funded by R&D Activities Program in Comunidad de Madrid and cofunded by EU Structural Funds.Peer reviewe

Rendimiento y valor económico agregado en la pequeña y mediana empresa industrial colombiana de hierro y acero

La pequeña y mediana empresa (Pyme) de la industria básica de hierro y acero tiene una alta representación en el número de establecimientos y empleos que genera en este sector, estratégico para la economía nacional. Por dicha importancia, esta investigación tiene como objetivo diagnosticar su desempeño financiero en el período 2015-2020; considera la Pyme que aparece en las bases de datos EMIS Professional y en el Sistema Integrado de Información Societaria (SIIS) de la Superintendencia de Sociedades. Como metodología asume el análisis estático y de tendencias de indicadores contables y de gestión del valor que miden su crecimiento, eficiencia, eficacia y efectividad financiera. Encuentra que las ventas, activos y utilidad neta fluctúan; solo la mediana empresa logra un rendimiento promedio sobre activos, debido a su mayor eficacia en el control de costos-gastos operacionales. Sin embargo, la Pyme tiene un rendimiento promedio sobre el patrimonio negativo; es peor en la pequeña empresa que no logra compensar su menor eficacia, con su mayor eficiencia en el uso de activos y su mayor apalancamiento financiero, en el monitoreo de todos los costos-gastos; además, la Pyme destruye valor económico agregado. Al compararse con el sector se encuentra que este es más efectivo y destruye menos valor sobre la inversión realizada

A Computational Based Approach for Non-invasive Localization of Atrial ectopic foci

Las arritmias auriculares son las arritmias cardı́acas más comunes, afectan a seis millones de personas en Europa e imponen una enorme carga sanitaria en la sociedad. Las nuevas tecnologı́as médicas están ayudando a los electrofisiólogos a adaptar el tratamiento a cada paciente de diferentes maneras. Por ejemplo, la resonancia magnética (MRI) permite evaluar la distribución espacial de la fibrosis auricular; los mapas electroanatómicos (EAM) permiten obtener una caracterización eléctrica de los tejidos en tiempo real; Las imágenes electrocardiográficas (ECGI) permiten estudiar la actividad eléctrica cardı́aca de forma no invasiva; y la ablación por radiofrecuencia (RFA), permite eliminar el tejido patológico en el corazón que desencadena o mantiene una arritmia. A pesar del acceso a tecnologı́as avanzadas y de la existencia de guı́as clı́nicas bien desarrolladas para el tratamiento de las arritmias auriculares, las tasas de éxito del tratamiento a largo plazo siguen siendo bajas, debido a la complejidad de la enfermedad. Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de mejorar los resultados clı́nicos en beneficio de los pacientes y el sistema de salud. Se podrı́an emplear modelos biofı́sicos detallados de las aurı́culas y el torso para integrar todos los datos del paciente en un solo modelo 3D de referencia capaz de reproducir los complejos patrones de activación eléctrica observados en experimentos y la clı́nica. Sin embargo, existen algunas limitaciones relacionadas con la dificultad de construir tales modelos para cada paciente o realizar un número considerable de simulaciones para planificar la terapia óptima de RFA. Teniendo en cuenta todas esas limitaciones, proponemos utilizar modelos biofı́sicos detallados y simulaciones como una herramienta para entrenar sistemas de aprendizaje automático, para lo cual dispondrı́amos de todos los datos y variables del problema, que serı́an imposibles de obtener en un entorno clı́nico real. Por lo tanto, podemos realizar cientos de simulaciones electrofisiológicas, considerando una variedad de escenarios y patologı́as comunes, y entrenar un sistema que deberı́a ser capaz de reconocerlos a partir de un conjunto limitado de datos no invasivos del paciente, como un electrocardiograma (ECG), o mapa de potencial de superficie corporal (BSPM).Abstract Atrial arrhythmias are the most common cardiac arrhythmia, affecting six million people in Europe and imposing a huge healthcare bur- den on society. New technologies are helping electrophysiologists to tailor the treatment to each patient in different ways. For instance, magnetic resonance imaging (MRI) allows to assess the spatial distribution of atrial fibrosis; electro-anatomical maps (EAM) permit to obtain an electrical char- acterization of tissue in real-time; electrocardiographic imaging (ECGI) al- lows to study cardiac electrical activity non-invasively; and radiofrequency ablation (RFA), allows to eliminate pathological tissue in the heart that is triggering or sustaining an arrhythmia. Despite the access to advanced technologies and well-developed clinical guidelines for the management of atrial arrhythmia, long-term treatment success rates remain low, due to the complexity of the disease. Therefore, there is a compelling need to improve clinical outcomes for the benefit of patients and the healthcare system. Detailed biophysical models of the atria and torso could be employed to integrate all the patient data into a single reference 3D model able to re- produce the complex electrical activation patterns observed in experiments and clinics. However, there are some limitations related to the difficulty of building such models for each patient, or performing a substantial number of simulations to plan the optimal RFA therapy. Considering all those lim- itations, we propose to use detailed biophysical models and simulations as a tool to train machine learning systems, for which we have all the ground- truth data which would be impossible to obtain in a real clinical setting. Therefore, we can perform hundreds of electrophysiology simulations, con- sidering a variety of common scenarios and pathologies, and train a system that should be able to recognize them from a limited set of non-invasive pa- tient data, such as an electrocardiogram (ECG), or a body surface potential map (BSPM)