%0 Journal Article
%A Chaves Maza, Manuel
%A Fedriani, Eugenio M.
%T Entrepreneurship support ways after the covid-19 crisis
%D 2020
%U https://hdl.handle.net/10433/22974
%X El impacto de la Covid-19 en la economía europea ha sido similar al producido en la crisis de 2008, incluso con peores consecuencias a largo plazo. La mayoría de los gobiernos han puesto en marcha planes de recuperación similares a los que se pusieron en marcha entonces. Sin embargo, existen diferencias en el impacto económico que requieren metodologías diferentes que se centren en el microentorno. El patrocinio de los emprendedores puede ayudar a recuperar la situación socioeconómica actual. Simultáneamente, el progreso tecnológico en Inteligencia Artificial y Big Data permite el análisis de grandes cantidades de información y apoyar la toma de decisiones. Este trabajo muestra una breve introducción a la política de emprendimiento en veinte países tras la irrupción de la Covid-19 para contextualizar y aplicar la Inteligencia Artificial para examinar los factores cuya influencia es fuerte en la tasa de supervivencia de los emprendedores dentro de un programa de apoyo público. En concreto, se utilizan dos tipos de redes artificiales: mapas autoorganizados y perceptrones multicapa (respectivamente, SOM y MLP). Tras la aplicación de redes neuronales sobre un conjunto de datos de 2.221 emprendedores de Andalucía (España) y con 769 variables tomadas durante la recuperación tras la crisis de 2008 a 2012, la predicción en la probabilidad de supervivencia empresarial y éxito empresarial se muestra realista en más del 98% de los individuos analizados.
%K Emprendimiento
%K Apoyo a emprendedores
%K Redes neuronales artificiales (ANN)
%K Self-Organizing Maps (SOM)
%K Multilayer Perceptron (MLP)
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