Browsing by Autor "Carmen Lozano"

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Aplicacion de la logica difusa en la eleccion del mejor sustituto en un equipo de futbol
(2018) Luis Arriaga; Carmen Lozano
El proceso de selección de personal, debe ser llevado a cabo, bajo un exhaustivo análisis y observación que permitan obtener al mejor empleado acorde a las necesidades requeridas. En este trabajo se pretende mostrar una aplicación de las matemáticas a la selección de personal, concretamente a la selección del mejor sustituto para un miembro de una selección nacional de futbol. Abordaremos esta problemática desde el enfoque formal de la matemática combinado con técnicas conocidas de selección de jugadores de fútbol. La lógica difusa, junto con la distancia de Hamming, son las grandes herramientas matemáticas que permitirán determinar al jugador que posee las características más cercanas a un ideal.
Fuzzy Set Theory Applied to Accounting Sciences
(World Scientific, 2019) Carmen Lozano; Enriqueta Mancilla-Rendón
Fuzzy set theory and fuzzy logic have been successfully developed in engineering and mathematics. However, these concepts have found great acceptance in social sciences in recent years since they provide an answer to those problems in the real world that cannot be modeled using classical mathematics. In this paper, we propose a new methodology for accounting science based on fuzzy triangular numbers. The methodology uses Hamming distance between fuzzy triangular numbers and arithmetic operations to evaluate corporate governance of multinational public stock corporations (PSCs) in the telecommunications sector.
Predicción de la variación de precio de una acción en el sector financiero mediante algoritmo bayesiano
(2019) Luis Antonio Sanchez Arriaga; Victor Adrián Quiroz Arán; Carmen Lozano
Predecir si el precio de una acción en el mercado sube o no es extremadamente difícil debido a los diversos factores económicos, políticos, sociales etc., que intervienen en el movimiento del precio. Continuamente, se han aplicado numerosas técnicas, que en su momento han sido novedosas. Sin embargo, no se ha logrado una herramienta que realice predicciones de manera eficiente. En esta investigación se propone estimar la probabilidad de alza o baja del precio de acciones de Santander, condicionado a movimientos de precios de emisoras del mismo sector a través de la regla de Bayes (algoritmo ingenuo de Bayes). Los resultados reflejan que las acciones de Santander reaccionan favorablemente ante ciertos eventos, a decir, cuando sucede lo siguiente: BBVA: baja, Banorte: baja, Banco del Bajío: baja. El método expuesto fue validado con la información proporcionada por la bolsa mexicana de valores, mostrando el gran potencial que proporcionan herramientas de la minería de datos a la predicción de precios de una acción.