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Provincia de Talca, Chile
El presente estudio analiza el nivel de cumplimiento de prácticas de gobierno corporativo relacionadas a la gestión de riesgos y su desempeño financiero, empleando técnicas de Ciencia de Datos (Machine Learning) en empresas chilenas. La metodología utilizada abarca las fases del proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos. Como resultado, se obtuvieron modelos basados en Aprendizaje No Supervisado y Supervisado, que permitieron caracterizar y luego predecir con un alto nivel de precisión, el grado de cumplimiento de prácticas. Asimismo, se determina una agrupación de empresas con diferentes características en cuanto al nivel de cumplimiento y rendimiento financiero.
Este estudo analisa o nível de conformidade com as práticas de governança corporativa relacionadas à gestão de riscos e ao desempenho financeiro, usando técnicas de Machine Learning em empresas chilenas. A metodologia utilizada abrange as fases do processo de descoberta de conhecimento em um banco de dados. Como resultado, foram obtidos modelos baseados em Aprendizagem Não Supervisionada e Supervisionada, que permitiram caracterizar e, em seguida, prever, com um alto nível de precisão, o grau de conformidade com as práticas. Além disso, foi determinado um agrupamento de empresas com características diferentes em termos de nível de conformidade e desempenho financeiro.
This study analyzes the level of compliance with corporate governance practices related to risk management and financial performance, using Machine Learning techniques in Chilean companies. The methodology used covers the phases of the knowledge discovery process in a database. As a result, models based on Unsupervised and Supervised Learning were obtained, which allowed characterizing and then predicting with a high level of accuracy, the degree of compliance with practices. Also, a grouping of companies with different characteristics in terms of the level of compliance and financial performance is determined.
