Abstract
A lo largo del tiempo, la marca ha tomado un papel significativo en el ámbito empresarial, la percepción de la imagen comercial y el valor agregado. Este estudio está enfocado en explorar los componentes del concepto del valor de marca a partir de un diagnóstico y técnicas de aprendizaje máquina, para desarrollar una serie de modelos asociados a las dimensiones del valor de marca percibido desde un concepto más actual de la popularidad. La metodología de aprendizaje máquina, prioriza la predicción frente a la inferencia. No impone una especificación ni una teoría, a diferencia de la estadística clásica, donde se requiere especificar un modelo; esto representa una forma dinámica alternativa para entender cómo uno de los recursos más importantes de las empresas en el mercado está presente, lo que sin duda repercute en la gestión financiera y de riesgos de la empresa. Los resultados obtenidos mediante tres técnicas diferentes de aprendizaje máquina, muestran que las once variables propuestas en el estudio influyen positivamente con diferente intensidad en la popularidad de la marca.
© 2018, Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Nacional Autónoma de México. All rights reserved. Publication of the article implies full assignment of property rights (copyright) in Journal of Contaduría y Administración. 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.
License for Published Content
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.
Metadata License
The metadata of papers published by Contaduría y Administración are in the public domain, through the publisher's waiver of all rights to the work under copyright law worldwide, including all rights and related rights, to the extent permitted by law. You may copy, modify, and distribute the metadata, even for commercial purposes, without requesting permission.
