Método de clustering jerárquico aglomerativo para la asignación del financiamiento a proyectos de desarrollo local

Autores/as

  • Daniel Valdés García Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz Montes de Oca
  • Raymari Reyes Chirino Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz Montes de Oca
  • Ramón Alexander Jaime Infante Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz Montes de Oca
  • Elena Figueroa Cabrera Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz Montes de Oca
  • José Alejandro Suárez Hernández Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz Montes de Oca

Palabras clave:

Clustering jerárquico; decisión multicriterio; desarrollo local; financiamiento.

Resumen

Desde el inicio del proceso de actualización del modelo económico cubano en el 2011, se han ido impulsando iniciativas para perfeccionar el modelo de gestión territorial cubano, otorgarle a los municipios y a sus gobiernos de la necesaria descentralización en los marcos de una economía centralmente planificada y desarrollar los instrumentos que posibiliten la aplicación integral de la concepción del Desarrollo Local. En este sentido, las estrategias de desarrollo están enfocadas a que los proyectos locales permitan el logro de una producción de alimentos que posibilite el autoabastecimiento municipal, favoreciendo el desarrollo de las mini-industrias y centros de servicios, donde el principio de la autosustentabilidad financiera sea un elemento clave, armónicamente compatibilizado con los objetivos del plan de la Economía Nacional y de los municipios. De ahí que la gestión del financiamiento a escala local constituye un elemento fundamental a ser considerado, no sólo por su escasez, sino por la necesidad de una administración eficiente y oportuna. El presente trabajo define una metodología para la asignación del financiamiento a proyectos de desarrollo local a partir de técnicas de decisión multicriterio y el uso del método de Clustering Jerárquico Aglomerativo.

Dicha metodología fue implementada en la realización de la aplicación web Project Financing Allocation (ProFinAll), un sistema que utiliza la toma de decisión multicriterios para realizar una selección de los mejores proyectos, a partir de criterios y decisiones cualitativas aportadas por los expertos, y que permite realizar pareamientos entre proyectos y fuentes de financiamiento.

Citas

Torres, C. (2018). Modelo para la gestión de políticas territoriales de desarrollo local a escala municipal en Cuba. Revista Anales de la Academia de Ciencias de Cuba Vol. 8 No. 1, 2018.

Caño, M. d. (2004). Cuba, desarrollo local en los noventa. La Habana: en Desarrollo Humano Local, Cátedra UNESCO, Universidad de la Habana.

Partido Comunista de Cuba. (2011). Lineamientos de la política Económica y Social del Partido y la Revolución. La Habana: Oficina de Publicaciones del Consejo de Estado.

Finot, I. (2005). Descentralización, transferencias territoriales y desarrollo local. Revista de la CEPAL,86.

Capote, R., & Torres, C. (2018). La gestión del financiamiento en los procesos de desarrollo local. Revista Caribeña de Ciencias Sociales, abril. Disponible en: https://www.eumed.net/rev/caribe/2018/04/financiamiento-desarrollo-local.html

Ho, W., Ma, X. (2018). The state-of-the-art integrations and applications of the analytic hierarchy process, European Journal of Operational Research, Volume 267, Issue 2, 2018, Pages 399-414, ISSN 0377-2217, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.09.007.

Dos Santos, P.E. et al (2019). The analytic hierarchy process supporting decision making for sustainable development: An overview of applications. Journal of Cleaner Production, Volume 212, 1 March 2019, Pages 119-138

Pascual González, D. (2010). Algoritmos de Agrupamiento basados en densidad y Validación de clusters (Tesis Doctoral). Departament de Llenguatges I Sistemas Informátics Universitat Jaume I. Castellón. Recuperado 16 de marzo de 2020, de http://www.cerpamid.co.cu/sitio/files/DamarisTesis.pdf

Amador, L., García, M. M., Gálvez Lío, D., & Magdaleno, D. (2017). SemClustDML: Algoritmo para agrupar artículos científicos basado en la información brindada por las referencias bibliográficas. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 11(2), 46-60.

Nantes, E. A. (2019). El método Analytic Hierarchy Process para la toma de decisiones. Repaso de la metodología y aplicaciones para profesionales. Bahía Blanca, Provincia de Buenos Aires, Argentina.

Lumbreras, M. I., (2020). Evaluación de análisis de clustering jerárquico en datos moleculares de alta dimensión. Tesis de Máster en Bioinformática y Bioestadística, Universidad Oberta de Catalunya, España.

Darko, A., et al (2019). Review of application of analytic hierarchy process (AHP) in construction, International Journal of Construction Management, 19:5, 436-452, DOI: 10.1080/15623599.2018.1452098

Hamed, T. (2017). Decision Making Using the Analytic Hierarchy Process (AHP); A Step by Step Approach (2017). International Journal of Economics and Management Systems, Vol. 2, 2017, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3224206

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Publicado

2021-06-30

Cómo citar

Valdés García, D., Reyes Chirino, R., Jaime Infante, R. A., Figueroa Cabrera, E., & Suárez Hernández, J. A. (2021). Método de clustering jerárquico aglomerativo para la asignación del financiamiento a proyectos de desarrollo local. Revista Cubana De Transformación Digital, 2(2), 71–83. Recuperado a partir de https://rctd.uic.cu/rctd/article/view/110

Número

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Artículos originales