Value in Use of an Asset or Cash- Generating Unit Under Uncertainty: Expected Cash Flow Through a Fuzzy Methodology
Published
May 31, 2017
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Abstract
In the prospective study of organizations it becomes necessary to consider and handle the uncertainty and subjectivity characteristic of economic and financial phenomena. This paper aims to establish the procedures and contributions of the use of a methodology based on
the theory of the fuzzy subsets which would allow, specifically, treating a specific type of uncertainty in the estimation of the value of use of an asset or cash-generating unit. For this purpose, three key elements are used: the establishment of a typology on the existence of uncertainty; the tools particular to fuzzy subsets; and the guidelines given by the International Accounting Standard 36. The possible relationships between the concepts discussed are established and we highlight the contributions and advantages of this relationship.
Keywords
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
References
Andrés-Sánchez, Jorge de (2000). Estimación de la estructura temporal de los tipos de interés mediante números borrosos. Aplicación a la valoración financiero-actuarial y el análisis de la solvencia del asegurador de vida. Tesis de doctorado no publicada. Universidad Rovira i Virgili, Tarragona, España. Disponible en: http://www.tesisenred.net/handle/10803/8804
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
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
How to Cite
Castiblanco-Ruiz, F. A. (2017). Value in Use of an Asset or Cash- Generating Unit Under Uncertainty: Expected Cash Flow Through a Fuzzy Methodology. Cuadernos De Contabilidad, 17(44). https://doi.org/10.11144/Javeriana.cc17-44.vuau
Issue
Section
Artículos