ISSN: 0186-1042 ISSN-e: 2448-8410
Optimización del pago del IVA a través de un modelo de riesgo probabilístico para la planeación financiera
PDF (Español (España))
EPUB (Español (España))
PDF

Keywords

construcción de modelos y estimación
técnicas de optimización
modelos de programación
sistema dinámico
generalidades

How to Cite

Montoya, J. A., García Cortez, D. E., & Serrano, F. V. (2022). Optimización del pago del IVA a través de un modelo de riesgo probabilístico para la planeación financiera. Accounting & Management, 67(2), e337. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2022.3296

Abstract

Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tienen una responsabilidad fiscal muy importante, por lo que resulta de especial interés administrar el flujo de efectivo para optimizar el pago del Impuesto al Valor Agregado. En este trabajo se propone un modelo de análisis de costo-riesgo para determinar el impacto de una estrategia de planeación fiscal que considera la intervención de una línea de crédito. Se busca tomar una decisión que logre una combinación óptima entre costos y beneficios esperados, considerando el riesgo asociado a la ocurrencia de falta de liquidez. La propuesta considera minimizar la función de impacto total, la cual se define como la suma de la función de costo y la función de riesgo. La propuesta metodológica se ilustra con datos reales de una empresa mayorista ferretera en Hermosillo, Sonora, México. Además, se llevó a cabo un estudio de simulación para mostrar la pertinencia de la propuesta.

https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2022.3296
PDF (Español (España))
EPUB (Español (España))
PDF

© 2015, School of Accounting and Management, National Autonomous University of Mexico. All rights reserved. Publication of the article implies full assignment of property rights (copyright) in Journal of Accounting and Management. The publication mreserves the right to total or partial reproduction of the work in other print, electronic or any other alternative means, but always recognizing its responsibility.

Unless otherwise stated, all contents of the electronic edition of the journal are distributed under a license and distribution "Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International" (CC-by). You can see from here the version of the license information. This circumstance must be expressly stated in this way when necessary.

Downloads

Download data is not yet available.