dc.creatorOgosi Auqui, José Antonio
dc.creatorLira Camargo, Jorge
dc.creatorGuadalupe Mori, Víctor Hugo
dc.creatorLira Camargo, Zoila Rosa
dc.creatorCacsire Castillo, María Pilar
dc.date.accessioned2023-07-11T17:40:03Z
dc.date.accessioned2024-05-16T17:42:26Z
dc.date.available2023-07-11T17:40:03Z
dc.date.available2024-05-16T17:42:26Z
dc.date.created2023-07-11T17:40:03Z
dc.date.issued2023
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.14308/4799
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9483970
dc.description.abstractResumen: La gestión de aguas residuales es una cuestión de gran importancia para la sociedad actual. Dicha importancia, la cual se ha visto incrementada en los últimos años por la escasez de recursos hídricos, se puede observar además desde diferentes puntos de vista, el económico, el ambiental, el sanitario, etc. Actores fundamentales en la gestión de este recurso son las empresas proveedoras del servicio. Así, el que éstas tengan un buen desempeño se vuelve un aspecto clave para garantizar la calidad del servicio y, para que puedan lograr el citado buen desempeño, el que cuenten con salud financiera resulta clave. En este sentido, disponer de una herramienta que permita prever la bancarrota de este tipo de empresas con años de antelación resultaría de gran utilidad para evitar a los stakeholders, administración pública, entorno.
dc.languagespa
dc.publisherRISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
dc.publisherPT
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectEstrés financiero
dc.subjectEmpresas gestoras de servicios de aguas residuales
dc.subjectInteligencia artificial
dc.titleAplicación de inteligencia artificial para la predicción del estrés financiero en empresas del sector de recogida y tratamiento de aguas residuales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article


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