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Importancia y efecto de los factores financieros y asociados a la financiación en la intensidad de la innovación de las pymes colombianas

dc.contributor.authorPadilla Ospina, Ana Milena
dc.contributor.authorOspina-Holguín, Javier Humberto
dc.contributor.authorMedina-Vásquez, Javier Enrique
dc.date.accessioned2023-02-03T11:03:34Z
dc.date.available2023-02-03T11:03:34Z
dc.date.issued2022-06-02
dc.description.abstractLa financiación de la innovación se ha caracterizado por ser un campo fragmentado donde coexisten múltiples teorías, cada una enfocada en uno o en unos pocos aspectos de la financiación a la vez. El presente artículo busca identificar las variables financieras que más influyen y su efecto en la intensificación de las actividades de innovación de las pymes colombianas en un único modelo empírico comprehensivo que predice la intensidad de la innovación a partir de más de cuarenta subvariables asociadas a la financiación de la innovación. El modelo de predicción (que logró un coeficiente de determinación por fuera de la muestra sobre 0.5 o 0.6), según la definición utilizada, se basa en un conjunto de redes neuronales optimizadas mediante técnicas bayesianas. Los resultados de este trabajo sugieren como conclusión que para que las pymes decidan intensificar sus actividades de innovación predominan las variables capaces de limitar la innovación, como el costo de ajuste y algunos obstáculos para innovar, pero sobre todo las variables centradas en el riesgo, como el riesgo de quiebra de la empresa o del proyecto de innovación y la aversión al riesgo del gerentees_ES
dc.description.abstractInnovation financing has been characterized as a fragmented field where multiple theories coexist, each focusing on one or a few aspects of financing at the same time. This article aims to identify the most influential financial variables and their effect on the intensification of innovation activities of Colombian SMEs, in a single comprehensive empirical model that predicts the intensity of innovation from more than forty subvariables associated with the financing of innovation. The prediction model (which achieved an out-of-sample determination coefficient of 0.5 or 0.6), according to the definition used, is based on a set of neural networks optimized using Bayesian techniques. The results of this work suggest, as a conclusion, that for SMEs to decide to intensify their innovation activities, variables capable of limiting innovation predominate, such as the adjustment costs and some obstacles to innovating, but especially variables focused on risk, such as the risk of bankruptcy of the company or of the innovation project and the risk aversion of the CEOes_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad Pablo de Olavidees_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationRevista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 33, 2022, págs. 93-115es_ES
dc.identifier.doi10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5581
dc.identifier.issn1886-516X
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10433/15650
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Pablo de Olavidees_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectfinanciación de la innovaciónes_ES
dc.subjectintensidad de la innovaciónes_ES
dc.subjectredes neuronaleses_ES
dc.subjectpymeses_ES
dc.subjectfinancing of innovationes_ES
dc.subjectintensity of innovationes_ES
dc.subjectneural networkses_ES
dc.subjectSMEses_ES
dc.titleImportancia y efecto de los factores financieros y asociados a la financiación en la intensidad de la innovación de las pymes colombianases_ES
dc.title.alternativeImportance and effect of financial and financing-related factors on the innovation intensity of Colombian SMes_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES
dspace.entity.typePublication

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