Esta investigación estudia y modela un sistema de asignación de recursos financieros a compañías comisionistas de bolsa, con el fin de que dichos recursos sean invertidos a nombre de la empresa (inversionista), de tal forma que se disminuya el riesgo de impago del capital asignado y además; que estos capitales generen rendimientos adicionales para la empresa. El modelo planteado basado en Sistemas Expertos Difusos permite soportar estas decisiones de asignación de recursos financieros. Inicialmente se describe el marco conceptual necesario para el posterior entendimiento del sistema; seguidamente se aborda la descripción general del sistema de inferencia, considerando la elección de variables de entrada y el establecimiento de tres macro – evaluaciones integradas (análisis de riesgo, análisis fundamental y análisis financiero), que posteriormente permitirán calcular el recurso financiero o cupo asignado a cada firma comisionista de bolsa. Por último se hace un estudio para diez firmas elegidas de manera aleatoria, con el fin de probar y validar el modelo, de tal modo que éste entregue resultados consistentes con la evaluación que haría un experto, los cuales se puedan utilizar a posteriori en la evaluación cotidiana de las firmas comisionistas.
This research work reviews and describes the model of a system to allocate financial resources to stock brokerage companies and ensure that resources are invested for the benefit of the company (investor) in such a way that it not only mitigates the risk of not receiving equity payments, but also generates additional yields to the company from the equity investment.
The model based on fuzzy expert systems allows sustaining these decisions of allocating financial resources. The paper initially provides a description of the necessary conceptual framework to ensure proper understanding of the system. Then it discusses a general description of the inference system, thereby taking into account the selection of entry variables and the creation of 3 integrated macro-assessments (risk analysis, fundamental analysis, and financial analysis). These assessments allow calculating the financial resources or credit limits allocated to each stock brokerage firm.
The last section provides a review of 10 randomly selected firms to prove and validate the model and ensure that it yields results that are consistent with an expert assessment. The results can then be used in the everyday assessment of brokerage firms.
La investigación hace parte del proyecto Aplicación de la Inteligencia Artificial en la solución de problemas de economía de la empresa del Grupo de Investigación en Finanzas Computacionales.