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CADENAS DE MARKOV APLICACIÓN DE CUENTAS POR COBRAR EN UNA

EMPRESAAGROINDUSTRIAL

INTRODUCCIÓN.

Los Procesos de Markov o Cadena de Markov, forman parte de los Procesos Estocásticos como una herramienta que se basa en las probabilidades y es necesaria en la toma de decisiones a nivel empresarial debido a que estudia la evaluación de ciertos sistemas de ensayos repetitivos en un intervalo de tiempo dado. Esta toma decisiones se realiza en las distintas áreas como Contabilidad

INTRODUCCIÓN. El desarrollo de nuestro trabajo plantea una

cadena de Markov como una herramienta fundamental para reforzar las políticas de cobranza en una empresa en este caso Agroindustrial,

El resultado de dicha aplicación permite al Área de Cartera; tener una apreciación de cuales son las cuentas cobrables y cuales son de tipo incobrable para un mejor manejo de la utilización de los recursos evitando afectar los estados financieros de la compañía

OBJETIVO.

Representar por medio de las cadenas de Markov un indicador de cómo se presentan las (Cuentas por Cobrar), estableciendo todos las posibilidades de cobro representadas en los estados probabilísticos de dicho evento en un tiempo t

VARIABLES.

Estados: Categoría de la cuenta (Pagado, Incobrable, Antigüedad de la cartera)

Espacio de estado: Intervalo de tiempo es de un año (año fiscal )

MODELO

Espacio de estado S= 1 2 3 4

1= CATEGORIA DE PAGADO2= CATEGORIA DE CUENTA INCOBRABLE3= CATEGORIA DE VENCIDA DE 3 A 12 MESES 4= CATEGORIA VENCIDA MAS DE 12 MESES

Matriz P1 1 2 3 41 1 0 0 02 0 1 0 03 0,15 0,25 0,20 0,404 0,3 0,4 0 0,3

FLUJO DE ESTADOS DE LA CADENA DE MARKOV

MATRIZ DE PROBABILIDADES

Espacio de estado S= 1 2 3 4

1= CATEGORIA DE PAGADO2= CATEGORIA DE CUENTA INCOBRABLE3= CATEGORIA DE VENCIDA DE 3 A 12 MESES 4= CATEGORIA VENCIDA MAS DE 12 MESES

Matriz P Vector a1 1 2 3 4 0 1 2 3 41 1 0 0 0 100% 25% 25% 25% 25%2 0 1 0 0 100%3 0,15 0,25 0,20 0,40 100%4 0,3 0,4 0 0,3 100%

Matriz P Vector a2 1 2 3 4 1 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 36% 41% 5% 18%2 0% 100% 0% 0% 100%3 30% 46% 4% 20% 100%4 39% 52% 0% 9% 100%

Matriz P Vector a3 1 2 3 4 2 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 42% 50% 1% 7%2 0% 100% 0% 0% 100%3 37% 55% 1% 8% 100%4 42% 56% 0% 3% 100%

Matriz P Vector a4 1 2 3 4 3 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 45% 53% 0% 3%2 0% 100% 0% 0% 100%3 39% 58% 0% 3% 100%4 43% 57% 0% 1% 100%

Matriz P Vector a5 1 2 3 4 4 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 45% 54% 0% 1%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 59% 0% 1% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

Matriz P Vector a6 1 2 3 4 5 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 46% 54% 0% 0%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 60% 0% 0% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

Matriz P Vector a7 1 2 3 4 6 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 46% 54% 0% 0%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 60% 0% 0% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

Matriz P Vector a8 1 2 3 4 7 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 46% 54% 0% 0%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 60% 0% 0% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

Matriz P Vector a9 1 2 3 4 8 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 46% 54% 0% 0%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 60% 0% 0% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

Matriz P Vector a10 1 2 3 4 9 1 2 3 41 100% 0% 0% 0% 100% 46% 54% 0% 0%2 0% 100% 0% 0% 100%3 40% 60% 0% 0% 100%4 43% 57% 0% 0% 100%

CONCLUSIONES.

La variable aleatoria dependerá del fenómeno probabilístico en esta situación la tasa de sea paga o incobrable una deuda

Con este proceso de aprendizaje práctico de la contabilidad con sus cuentas y su relación con los sistemas estocásticos, hemos pasado del conocer y saber plantear una situación problema, a resolver cuantitativamente el problema por medio de las cadenas de Markov.

ANÁLISIS DE RESULTADOS

De acuerdo a los resultados obtenidos podemos evaluar y predecir la probabilidad que una deuda sea paga o no en el pasar de los años.

Determinar con que insistencia y en qué momento se debe cobrar una cuenta para tener un mayor éxito de que sea paga.

Tener una visión de los estados financieros de la empresa respecto a estas deudas a un año x

GRACIAS!