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Elaboración de matriz de riesgos climáticos de transición empleando técnicas de lógica difusa

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dc.contributor.advisorJuan Fernando Pérez Pérez
dc.contributor.advisorIsis Bonet Cruz
dc.contributor.authorPablo Isaza Gómez
dc.contributor.corporatenameUniversidad EIA
dc.contributor.educationalvalidatorIsis Bonet Cruz
dc.contributor.educationalvalidatorJuan Fernando Pérez Pérez
dc.contributor.juryJuan Sebastián Valencia
dc.contributor.juryChristián Lochmuller
dc.contributor.juryJohan Vélez
dc.contributor.juryDoris Prada
dc.contributor.researchgroupGECI
dc.coverage.temporal2023
dc.date.accessioned2023-11-22T20:07:39Z
dc.date.available2023-11-22T20:07:39Z
dc.date.issued2023-11-22
dc.description69
dc.description.abstractUno de los retos más grandes que tiene la humanidad en este siglo XXI es sin duda el cambio climático. El cambio climático está creciendo de manera insostenible, a velocidades cada vez mayores y más difíciles de contener. Las herramientas y conocimientos a través de las cuales se han basado naciones, instituciones y empresas para combatir esta problemática parecen ya no ser suficientes, y cada día que pasa se van quedando más obsoletas frente a un panorama que cambia vertiginosamente. Los avances en la inteligencia artificial también han llegado a esta rama. En este trabajo se desarrolla una herramienta, mediante el uso de lógica difusa, para elaborar una matriz de riesgos climáticos de transición. Para ello, se identifican las variables más relevantes de cambio climático de transición. Posteriormente se elabora la matriz de riesgos, partiendo del conocimiento recolectado tanto en la literatura como en la opinión de expertos temáticos. Luego, se definen los parámetros, funciones de pertenencia, y reglas del modelo de defuzificación. Por último, se prueba el modelo con datos recolectados y/o elaborados. Se valida también a través de la opinión de expertos temáticos, para posteriormente reconfigurar las variables que sea necesario reevaluar. El resultado es un modelo computacional capaz de clasificar de manera acertada los diferentes riesgos climáticos de transición que sirva como base para su gestión, de manera eficiente.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Administrador
dc.description.edition1st ed
dc.description.methodsExploratorio
dc.description.notes-
dc.description.tableofcontents1 Introducción 10 2 Preliminares 12 2.1 Planteamiento del problema 12 2.1.1 Formulación del problema 12 2.1.2 Justificación 13 2.2 objetivos del proyecto 15 2.2.1 Objetivo General 15 2.2.2 Objetivos Específicos 15 2.3 Marco de referencia 16 2.3.1 Antecedentes 16 2.3.2 Marco Teórico 19 3 Metodología 25 3.1 Identificación de variables 25 3.2 Metodología TOPSIS 26 3.3 Diseño de matriz de riesgos 29 3.4 Diseño e implementación del modelo computacional 29 4 Presentación y discusión de resultados 32 4.1 Identificación de variables 32 4.1.1 Clasificación de variables 32 4.1.2 Identificación de variables 33 4.1.3 Selección de variables 34 4.1.4 Selección de criterios 38 4.1.5 Validación de expertos 39 4.1.6 Análisis de rendimiento de riesgos climáticos a través de TOPSIS 40 4.1.7 Construcción de modelo de lógica difusa 43 5 Conclusiones y consideraciones finales 51 6 Referencias 55
dc.description.technicalinfoTrabajo de grado exploratorio
dc.format.extentdocx
dc.format.mimetypeapplication/msword
dc.identifier.citationIsaza,Pablo(2023), Elaboración de matriz de riesgos climáticos de transición empleando técnicas de lógica difusa
dc.identifier.otherElaboración de matriz de riesgos climáticos de transición empleando técnicas de lógica difusa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/6280
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EIA
dc.publisher.facultyEscuela de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.placeMedellín, Colombia
dc.publisher.programIngeniería Administrativa
dc.relation.referencesBlackRock. (2020). BlackRock Investment Stewardship ’ s approach to engagement on the TCFD and the SASB aligned reporting. January. https://www.blackrock.com/corporate/literature/publication/blk-commentary-tcfd-sasb-aligned-reporting.pdf
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dc.rightsAl consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.
dc.subject.classificationSistemas
dc.subject.ddc000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas
dc.subject.proposalMatriz de riesgos
dc.subject.proposalLógica Difusa
dc.subject.proposalRiesgos Climáticos
dc.subject.proposalModelos de toma de decisiones
dc.subject.proposalModelo Computacional
dc.titleElaboración de matriz de riesgos climáticos de transición empleando técnicas de lógica difusa
dc.title.translatedElaboration of transition climate risk matrix using fuzzy logic techniques.
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dcterms.audienceEstudiantes, comunidad científica colombiana
dspace.entity.typePublication
oaire.awardnumberUniversidad EIA
oaire.awardtitleElaboración de matriz de riesgos climáticos de transición empleando técnicas de lógica difusa
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