Método Análisis Envolvente de Datos y Redes Neuronales en la Evaluación y Predicción de la Eficiencia Técnica de Pequeñas Empresas Exportadoras

Resumen En esta investigación, se desarrolló un método para evaluar y predecir la eficiencia de pequeñas empresas exportadoras tomando como variables de entrada o recurso los rubros financieros total activos, patrimonio, total pasivo, gastos operacionales, costos de ventas y como variables de salida o resultado las ventas netas, utilidad neta y utilidad operacional. Para esto se utilizó el análisis envolvente de datos en la evaluación de la eficiencia, el análisis discriminante en la valoración de la clasificación de empresas eficientes y no eficientes y las redes neuronales artificiales para evaluar su capacidad de predicción clasificatoria en 90 empresas del sector de la ciudad de Barranquilla-Colombia. Los resultados permitieron clasificar las empresas según nivel de eficiencia mostrándose una eficiencia técnica promedio del 41,38% del sector con 11 empresas representativas de la eficiencia. Los resultados muestran la relevancia de la metodología propuesta para clasificar y pronosticar correctamente la eficiencia técnica en las pequeñas empresas exportadoras.