Valor de uso de un activo o unidad generadora de efectivo bajo incertidumbre: el flujo de efectivo esperado mediante metodología borrosa
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En el estudio en prospectiva de las organizaciones se hace necesaria la consideración y tratamiento de la incertidumbre y subjetividad propia de los fenómenos económicos y financieros. En el presente artículo se busca
establecer los procedimientos y aportes del uso de una metodología basada en la teoría de los subconjuntos borrosos que permite, en particular, el tratamiento de un tipo de incertidumbre específica en la estimación del valor de uso de un activo o unidad generado de efectivo.
Para tal fin, se acude al uso de tres elementos fundamentales: el establecimiento de una tipología sobre la existencia de incertidumbre, las herramientas propias de los subconjuntos borrosos y los lineamientos dados por la Norma Internacional de Contabilidad 36. Se establecen las posibles relaciones entre los conceptos abordados y se destacan los
aportes y ventajas de esta relación.
Valor de uso, flujo de efectivo esperado, incertidumbre, subconjuntos borrosos.Valor de uso, fluxo de caixa esperado, incerteza, subconjuntos difusos.value in use, expected cash flow, uncertainty, fuzzy subsets
Buckley, James J.; Eslami, Esfandiar & Feuring, Thomas (2002). Fuzzy Mathematics in Economics and Engineering. New York: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Cárdenas y Nápoles, Raúl Andrés (2002). Presupuestos. Teoría y práctica. Ciudad de México: McGraw- Hill.
Castiblanco-Ruiz, Fabián Alberto (2014). Una mirada al presupuesto anual de ventas de Rautenstrauch y Villers a partir de los números borrosos: el manejo de la incertidumbre y la subjetividad. Criterio Libre, 12 (20), 199-222. Disponible en: http://www.unilibre.edu.co/CriterioLibre/images/revistas/20/12-Revista-Criterio%20Libre%20V12-20-Articulo%209.pdf
Castiblanco-Ruiz, Fabián Alberto (2016). La teoría de los subconjuntos borrosos en el proceso presupuestario de las organizaciones. Bogotá: Editorial Universitaria de la Universidad La Gran Colombia.
Delgado Calvo-Flores, Miguel; Vila, M. Amparo & Woxman, William (1998). On a Canonical Representation of Fuzzy Numbers. Fuzzy Sets and Systems, 93, 125-135.
Franco de los Ríos, Camilo A. (2012). Modelización de relaciones de preferencia: una aproximación borrosa y bipolar al proceso subjetivo de decisión bajo incertidumbre. Tesis Doctoral no publicada. Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España. Disponible en:
http://eprints.ucm.es/16448/1/T33900.pdf
Gil-Aluja, Jaime (2000). Génesis de una teoría de la incertidumbre. Encuentros Multidisciplinares, 2 (6), 1-8. Disponible en: http://www.encuentros-multidisciplinares.org/Revistan%BA6/Jaime%20Gil%20Aluja%201.pdf
International Financial Reporting Standards Foundation, IFRS Foundation (2014). Norma Internacional de Contabilidad No. 36: Deterioro del Valor de los Activos. En Normas Internacionales de Información Financiera, IASB.
Kaufmann, Arnold & Gil-Aluja, Jaime (1987). Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre. Barcelona: Hispano Europea, S.A.
Kaufmann, Arnold & Gil-Aluja, Jaime (1993). Introducción de la teoría de los subconjuntos borrosos a la gestión de la empresa. Santiago de Compostela: Milladoiro.
Klir, George J. & Yuan, Bo (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. New Jersey: Prentice Hall.
Lazzari, Luisa Lucila (2010). El comportamiento del consumidor desde una perspectiva fuzzy. Una aplicación al turismo. Buenos Aires: EDICON, Fondo Editorial Consejo.
Martín del Brío, Bonifacio & Sanz-Molina, Alfredo (2002). Redes neuronales y sistemas difusos. Ciudad de México: Alfaomega.
Martínez-Lobato, Fuencisla & Ferrando- Bolado, Máximo (octubre-diciembre de 1997). Un modelo de simulación borroso de planificación financiera. Revista Española de Financiación y Contabilidad, XXVI (93), 1091-1123.
Mattessich, Richard (2002). Contabilidad y métodos analíticos. Medición y proyección de la riqueza en la microeconomía y en la macroeconomía. Buenos Aires: La Ley.
Pérez, Rodolfo H. (1999). Epistemología de la incertidumbre. Madrid: Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras, RACEF. Disponible en: https://racef.es/archivos/discursos/160_perez1999.pdf
Ramírez-Sarrió, Dídac (1988). Fundamentos metodológicos para el análisis económico en contextos de incertidumbre. Barcelona: Universitat de Barcelona. Disponible en: http://www.tdx.cat/handle/10803/96662
Torres, Álvaro & Tranchita, Carolina (2004). ¿Inferencia y razonamiento probabilístico o difuso? Revista de Ingeniería, 19, 157- 165. Disponible en:
https://ojsrevistaing.uniandes.edu.co/ojs/index.php/revista/article/view/450/652
Zadeh, Lotfi Aliasker (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 333-353. Disponible en: https://people.eecs.berkeley.edu/~zadeh/papers/Fuzzy%20Sets-Information%20and%20Control-1965.pdf_dem/116.pdf