Desarrollo de un modelo predictivo de rentabilidad empresarial en empresas de la cadena alimentaria del Huila mediante el análisis de variables financieras y tendencias del mercado regional

Abstract

El departamento del Huila enfrenta desafíos económicos que amenazan la estabilidad de su agroindustria, especialmente en la producción de café, debido a la volatilidad en los mercados internacionales. Esta situación ha impactado negativamente las exportaciones y la supervivencia empresarial, con solo una cuarta parte de las empresas fundadas en 2017 manteniéndose operativas cinco años después. Ante este panorama, la investigación se enfoca en desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas avanzadas de machine learning para analizar variables financieras clave y tendencias del mercado que afectan la rentabilidad y supervivencia de las microempresas. Este enfoque busca ofrecer soluciones estratégicas que promuevan la sostenibilidad y competitividad económica en el Huila, alineando los esfuerzos regionales con los objetivos de desarrollo a largo plazo, y fomentando la innovación en la agroindustria y otros sectores clave

The department of Huila faces economic challenges that threaten the stability of its agribusiness, especially coffee production, due to volatility in international markets. This situation has negatively impacted exports and business survival, with only a quarter of the companies founded in 2017 remaining operational five years later. In light of this scenario, the research focuses on developing a predictive model based on advanced machine learning techniques to analyze key financial variables and market trends that affect the profitability and survival of microenterprises. This approach aims to provide strategic solutions that promote sustainability and economic competitiveness in Huila, aligning regional efforts with long-term development goals and fostering innovation in agribusiness and other key sectors