http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/412 Mon, 14 Sep 2026 19:11:05 GMT 2026-09-14T19:11:05Z http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1073 ¿Cómo afecta el riesgo climático a la estabilidad y el desempeño del sector Bancario y Asegurador? Una revisión sistemática de literatura Estacio Lara, Juan Pablo; Álvarez Mosquera, José Fernando Esta monografía realiza una revisión progresiva de la literatura académica publicada entre 2014 y 2024, bajo la metodología PRISMA, para evaluar el impacto del riesgo climático en la estabilidad y el desempeño de los mercados bancarios y de seguros. Los resultados revelan un crecimiento exponencial en la producción científica (35,59% anual), liderado por países desarrollados como el Reino Unido, Estados Unidos y Alemania, mientras que la participación de mercados emergentes en Latinoamérica y África sigue siendo limitada. Se puede identificar, en esta monografía, que el sector bancario enfrenta riesgos físicos y de transición que elevan los préstamos no productivos (NPL) y exigen mayores requerimientos de capital. Por su parte, el sector asegurador experimenta un aumento drástico en la siniestralidad, lo que obliga a ajustar primas y adoptar tecnologías como la inteligencia artificial para mejorar los modelos actuariales. El estudio concluyó que los mercados financieros son piezas clave para la transición hacia una economía baja en carbono mediante instrumentos como bonos verdes y la integración de criterios ESG. Finalmente, se propone una agenda de investigación futura para abordar las brechas en regiones vulnerables y fortalecer la resiliencia del sistema financiero global. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1073 2026-01-01T00:00:00Z http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1072 Evolución e impacto de la producción intelectual en la Facultad de Ciencias Administrativas, Contables y Económicas de la Uniautónoma del Cauca Ordoñez Medina, Derly Tatiana Este proyecto de investigación tiene como propósito analizar las características, resultados y dinámicas en la producción intelectual de los programas sujetos a la faculta de ciencias administrativas, contables y económicas de la corporación universitaria autónoma del cauca ya que la producción científica universitaria y demás constituye un elemento fundamental en el desarrollo del conocimiento y el fortalecimiento de las funciones sustantivas de la educación superior, como la investigación, la docencia y la proyección social. Este análisis busca identificar la evolución histórica en cuanto a la producción académica generados por la facultad, considerando aspectos como la cantidad de publicaciones, tipos de productos académicos desarrollados, las colaboraciones establecidas e impacto en los ámbitos académicos y regionales. Este estudio nos permitirá poder visualizar tendencias, fortalezas y posibles limitaciones en producción intelectual, con el fin de contribuir a la generación de información relevante que apoye la toma de decisiones orientadas al fortalecimiento de la investigación y desarrollo académico. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1072 2026-01-01T00:00:00Z http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1057 Modelo de Scoring Crediticio con Machine Learning para el sector de la construcción: una aplicación con Random Forest González Grueso, Yilver Jesús; Angulo Torres, José Alejandro Esta monografía incorpora el diseño de un modelo de scoring de crédito para una firma multinacional del sector de la construcción, haciendo técnicas de machine learning para llegar a la probabilidad de incumplimiento de sus clientes. Para ello, se cotejaron cuatro algoritmos: Árboles de Decisión, Random Forest, Gradient Boosting y Redes Neuronales, cada uno con sus propias características en términos de precisión, capacidad de generalización y manejo de grandes volúmenes de datos. La investigación incluyó la selección y evaluación de variables significativas a través del índice de Gini y técnicas de eliminación recursiva, con el objetivo de evitar el sobreajuste y fortalecer el modelo. Los resultados obtenidos permiten concluir que el algoritmo Random Forest presentó el mejor desempeño predictivo, alcanzando una precisión del 90% en la muestra de testeo, superando a los modelos de Árboles de Decisión (88%), Gradient Boosting y Redes Neuronales. Este hallazgo evidencia la capacidad superior del Random Forest para capturar relaciones no lineales y reducir el sobreajuste mediante la combinación de múltiples árboles de decisión. Asimismo, el modelo identificó 12 variables predictoras óptimas, destacándose el índice de endeudamiento como el factor más relevante en la explicación del fenómeno analizado. Esto sugiere que la estructura financiera y el nivel de apalancamiento constituyen elementos determinantes dentro del modelo predictivo. En consecuencia, se generó una herramienta de apoyo útil para fortalecer el proceso de evaluación del riesgo crediticio, contribuyendo a la optimización de las decisiones financieras de la compañía. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1057 2026-01-01T00:00:00Z http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1056 Finanzas verdes en América Latina: entre la norma global y la práctica local Ortega Ortega, Camilo Andrés; Venté Venté, Juan Carlos En la presente monografía se busca analizar el rol fundamental que cumplen las finanzas verdes en América Latina, investigando como las normativas globales son alineadas en el contexto regional. Este análisis inicia por el cambio climático y la degradación del medio ambiente que se está presentando a nivel global como reto fundamental del siglo XXI, el cual requiere que sean incorporados recursos financieros con el fin de crear sostenibilidad. Por medio de un análisis mixto, el cual alinea la revisión documental y un estudio cualitativo, se examina a cabalidad los progresos y restricciones en las distintas regiones respecto al financiamiento de proyectos sostenibles. Estos resultados obtenidos muestran los países como Brasil, Chile, Colombia y México, han presentado progreso y avances en la emisión de bonos verdes y en la creación de marcos regulatorios, aunque cabe resaltar que aún se presentan desafíos estructurales como la carencia de incentivos fiscales, la débil institucionalidad y un mínimo conocimiento financiero y ambiental. Esta serie de barreras limitan y dificultan las inversiones internacionales, por lo cual se presenta una reducción en el efecto previsto en la transición hacia las economías con bajo contenido de carbono. Así mismo se concluye que las finanzas verdes, generan una herramienta fundamental y estratégica con la cual se fomenta el desarrollo sostenible, no solamente en el tema económico y financiero, sino que también en el área social y ambiental, sin embargo, su efectividad se encuentra condicionada al fortalecimiento institucional, la creación de incentivos, la generación de confianza y la colaboración intersectorial las cuales permiten transformar los marcos normativos en practicas legales. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repositorio.uniautonoma.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1056 2025-01-01T00:00:00Z