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Details

Factores conductuales en la valuación de marcas: un enfoque de machine learning

Publisher
Víctor Miguel Morales González
Date Issued
2025
Author(s)
Morales González, Víctor Miguel
Advisor(s)
Dávila-Aragón, Griselda
Ortiz Arango, Francisco
Type
text::thesis::doctoral thesis
URL
https://scripta.up.edu.mx/handle/20.500.12552/12691
Abstract
La investigación propone una dinámica contemporánea del valor de marca desde una perspectiva integradora que vincula las teorías financieras clásicas con los enfoques conductuales y cognitivos. A partir de un modelo sustentado en análisis factorial confirmatorio, complementadas con algoritmos de machine learning y herramientas de explainable machine learning, en concordancia con los principios de las normas ISO 10668 e ISO 20671, estableciendo bases metodológicas para una valuación
Subjects

Marcas de fábrica - V...

Comportamiento del co...

Planificación empresa...

Empresariales - Tesis...

File(s)
Main Article: Versión del editor (3.22 MB)
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License
Acceso Abierto
URL License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
How to cite
Morales González, V, M, (2025). Factores conductuales en la valuación de marcas: un enfoque de machine learning. (Tesis doctoral). Universidad Panamericana.
Table of contents
Capítulo I. Introducción -- 1.1 Planteamiento del problema de investigación -- 1.2 Justificación del tema -- 1.3 Preguntas general y específica de investigación -- 1.4 Objetivos de investigación -- 1.5 Hipótesis -- 1.6 Descripción de capítulos -- Capítulo II. Revisión de la literatura -- 2.1 Capital intelectual y los activos intangibles -- 2.2 La marca como activo intangible -- 2.3 El valor de la marca y el enfoque de las finanzas conductuales -- 2.4 Mecanismos de medición del valor de la marca desde la perspectiva conductual -- 2.4 Marco Conceptual -- Capítulo III. Diseño de la investigación -- 3.1 Variables y diseño metodológico -- 3.2 Muestra y Recolección de Datos -- 3.3 Pruebas Paramétricas -- 3.3 Pruebas No Paramétricas - Machine Learning y Explainable Machine Learning -- 3.4 Algoritmos de ML implementados -- Capítulo IV. Resultados -- Capítulo V. Conclusiones y Recomendaciones -- Capítulo VI. Contribución Académica, Empresarial y Nacional -- Capítulo VII. Limitantes y Futuras Direcciones de la Investigación

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