Caracterización de la financiación para desarrollo en Colombia (2010-2018):caso empresa ACME SA

Abstract

La investigación se centró en una problemática de financiación, a través del análisis de los datos históricos, en un periodo de 8 años, dada la factibilidad de contar con datos comparables, de la empresa ACME SA. El objetivo principal de este estudio fue proporcionar una caracterización actualizada de las inversiones de la firma ACME SA, en función de los departamentos y regiones del país, teniendo en cuenta: (i) cada departamento de Colombia; (ii) cada región del país (Amazónica, Andina, Caribe, Orinoquía y Pacífica); (iii) departamentos conforme a cuartiles de competitividad; (iv) departamentos conforme a los cuartiles de la contribución al producto interno bruto (PIB); y, finalmente, (v) departamentos conforme a cuartiles de población. Como metodología se utilizó principalmente la técnica de regresión lineal. Con base en ello los datos fueron agrupados por sector económico y departamental para analizar la cobertura. Por lo tanto, el resultado del estudio brinda una herramienta altamente fundamentada para la toma decisiones, como lo son el direccionamiento de la estrategia para la priorización del desarrollo a través de indicadores de gran relevancia como lo son el PIB, la población y la competitividad.

The investigation focused on a financing problem, through the analysis of historical data, in a period of 8 years given the feasibility of comparable data, of the company ACME SA. The main objective of this study was to provide an updated characterization of ACME SA 's investments, based on the country's departments and regions, taking into account: (i) each department in Colombia; (ii) each region of the country (Amazonian, Andean, Caribbean, Orinoquia and Pacific); (iii) departments according to competitiveness quartiles; (iv) departments according to quartiles of contribution to gross domestic product (GDP); and, finally, (v) departments according to population quartiles. The methodology used mainly was the linear regression technique. Based on this, the data were grouped by economic and departmental sector to analyze coverage. Therefore, the result of the study provides a highly grounded tool for decision-making, such as directing the strategy for prioritizing development through highly relevant indicators such as GDP, population, and competitiveness.