Model proposal to optimize efforts and improve the position in the ranking "doing business"

• JUAN BOGGIO ^[1] ; SERGIO LAGUNAS ^[1] ; ALBERTO ROMO ^[2]
  1. [1] Universidad del Caribe

     Universidad del Caribe

     México

     
  2. [2] Royal Melbourne Institute of Technology University

     Royal Melbourne Institute of Technology University

     Australia

     
• Localización: Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA, ISSN-e 1575-605X, Vol. 20, Nº. 1, 2019, págs. 63-75
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    El objetivo general es estimar la probabilidad para que algún estado mexicano pueda mejorar su posición en el Ranking Doing Business. Después de seleccionar las variables con mayor significancia mediante pruebas de bondad y ajuste, se aplica el método de regresión logística por su característica binaria, interpretada para este estudio como cambio o no cambio de posición en el ranking en períodos distintos. Se estima la probabilidad para que un determinado estado de México mejore su posición. Se desarrollaron 28 ensayos, que permitieron conocer en qué condiciones de costo, tiempo y número de procedimientos se mejora la posición. Los resultados aportan elementos para proponer adecuaciones en las variables consideradas en el Ranking, discriminando cambios en aquellas con poca significancia.

  • English

    The general objective is to estimate the probability for a Mexican state to improve its position in the Doing Business Ranking. After selecting the variables with a larger or more relevant significance in terms of goodness-and-fit tests, the logistic regression method is applied for its binary characteristic, interpreted for this study as a change or no change of position in the ranking throughout different periods. The probability is estimated for a certain state of Mexico to improve its position. Twenty-eight trials were developed, enabling to acknowledge in which conditions of cost, time and number of procedures there is an improvement in the position. The results provide elements to suggest or recommend adjustments in the variables considered in the Ranking, discriminating changes in those with less significance.