UTILIZANDO UN MODELO LOGIT PARA PREDECIR LA PLURALIDAD DE OFERENTES EN LICITACIONES PÚBLICAS
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Resumen
La contratación estatal es un tema relevante para los participantes de la sociedad, ya que a través de este mecanismo se invierten recursos del Estado, buscando el cumplimiento de los objetivos del plan de desarrollo, los cuales a su vez son sinónimo de progreso colectivo. En este sentido, se ofrece una breve explicación teórica de los requisitos habilitantes de capacidad financiera que se exigen en las especificaciones, con el objetivo de tener claridad sobre el comportamiento esperado en el modelo estadístico propuesto. A continuación, se presenta la descripción de la metodología utilizada en la investigación y el enfoque teórico que respalda el desarrollo de los modelos de regresión propuestos, se presentan las pruebas de validación realizadas y se muestra el modelo con el cual se predice la probabilidad de una pluralidad de proveedores de acuerdo con los requisitos habilitantes de capacidad financiera.
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Citas
[1] S. M. Valencia Rodríguez, 'Análisis de requisitos habilitantes de capacidad financiera, que no garantizan la pluralidad de oferentes, en las licitaciones públicas,' Universidad Nacional de Colombia, 2019.
[2] O. D. Wilson, K. Sharpe, and R. Kenley, 'Estimates given and tenders received: a comparison,' Constr. Manag. Econ., vol. 5, no. 3, pp. 211-226, 1987.
[3] C. H. Wong, 'Contractor performance prediction model for the United Kingdom construction contractor: study of logistic regression approach,' J. Constr. Eng. Manag., vol. 130, no. 5, pp. 691-698, 2004.
[4] R. A. Walkling, 'Predicting tender offer success: A logistic analysis,' J. Financ. Quant. Anal., vol. 20, no. 4, pp. 461-478, 1985.
[5] C. Congreso de Colombia, 'Ley 80 de 1993. Estatuto General de Contratación de la Administración Pública.' 1993.
[6] Sociedad Colombiana de Ingenieros, 'Informe de gestión Marzo 2014 - Marzo 2015.' p. 84, 2015.
[7] Sociedad Colombiana de Ingenieros, 'Contratación en el país está amañada y es de unos pocos,' 2015.
[8] R. J. Sánchez, J. Lardé, P. Chauvet, and A. Jaimurzina, 'Inversiones en infraestructura en América Latina Tendencias , brechas y oportunidades.,' CEPAL. Ser. Recur. Nat. e Infraestruct., no. 187, pp. 1-94, 2017.
[9] Sociedad Colombiana de Ingenieros, 'Estudio de la contratación pública regional. Año 2017.' Bogotá D.C., p. 307, 2018.
[10] Colombia compra eficiente, 'Manual para determinar y verificar los requisitos habilitantes en los Procesos de Contratación.' 2017.
[11] J. S. Aristizábal González, 'Cálculo, análisis, evaluación y comparación de la gestión de los tres sectores más representativos de la economía caldense durente 2.008 , por medio de los indicadores financieros sectoriales.,' Universidad Nacional de Colombia, 2011.
[12] P. K. Tituana Armijos, 'El análisis financiero y la evaluación de los indicadores de la gestión, endeudamiento y liquidez y la toma de decisiones,' Universidad Técnica de Machala, 2015.
[13] A. P. Hernández Silva, 'Razones Financieras,' in Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 2017.
[14] J. P. Jorge, 'Análisis de Estados Financieros.' Universidad de la Pampa, p. 21, 2017.
[15] C. E. Valdivieso Taborga, R. Valdivieso Castellón, and O. A. Valdivieso Taborga, 'DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL MEDIANTE EL USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN,' UPB - Investig. Desarro., vol. 11, pp. 148-176, 2011.
[16] D. W. Hosmer Jr, S. Lemeshow, and R. X. Sturdivant, Applied logistic regression, vol. 398. John Wiley & Sons, 2013.
[17] D. Montgomery, E. Peck, and G. Vining, Introducción al análisis de Regresión Lineal. Cecsa, 2006.
[18] P. López-Roldán and S. Fachelli, Metodología de la investigación social cuantitativa. Universidad Autónoma de Barcelona, 2015.
[19] R. E. Wright, 'Logistic regression.,' 1995.
[20] S. de la F. Hernandez, 'Regresion logistica,' Fac. Ciencias Econ. y Empres. UNAM, 2011.
[21] D. N. Gujarati and D. C. Porter, Econometría. México: McGraw Hill, 2010.
[22] J. L. Cañadas Reche, 'Regresión Logística. Tratamiento computacional con R,' Universidad de Granada, 2013.
[23] D. Martínez, J. L Albín, J. C Cabaleiro, T. Pena, F. Rivera, and V. Blanco, El criterio de información de Akaike en la obtención de modelos estadísticos de Rendimiento. 2009.
[24] T. Iglesias Cabo, 'Métodos de Bondad de Ajuste en Regresión Logística,' Universidad de Granada, 2013.
[25] L. Pérez-Planells, J. Delegido, J. . Rivera-Caicedo, and J. Verrelst, 'Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos,' Rev. TELEDETECCIÓN, vol. 44, pp. 55-65, 2015.
[26] B. M. Fernández Félix, 'Validación interna de modelos de regresión logística comando Validation (Stata),' Universidad Complutense de Madrid, 2018.
[27] A. Brunelli, 'A synopsis of resampling techniques,' J. Thorac. Dis., vol. 6, no. 12, 2014.
[28] F. J. Ariza-lópez, J. Rodríguez-avi, and V. A. Fernandez, 'CONTROL ESTRICTO DE MATRICES DE CONFUSIÓN POR MEDIO DE DISTRIBUCIONES MULTINOMIALES,' Rev. Int. Cienc. y Tecnol. la Inf. Geográfica, vol. 21E, pp. 215-227, 2018.
[29] O. Alejandro Martínez Jaime and J. Díaz-García, Una Modificación a la Distancia de Cook, vol. 14. 2004.