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Título
Análisis Multivariante de la Sostenibilidad en Brasil para los años 2011, 2012 y 2013, a través del Global Reporting Initiative (GRI)
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Desarrollo sostenible
Responsabilidad social corporativa
Global Reporting Initiative
Biplot Logístico Externo
Brasil
Clasificación UNESCO
1209.09 Análisis multivariante
Fecha de publicación
2015
Resumen
[ES]Para la década de 1960, las empresas brasileñas comenzaron a organizarse en temas de RSC. Estas empresas han desarrollado una serie de estrategias que incluyen índices relacionados a los derechos de los trabajadores, el medio ambiente y la transparencia, así como los informes anuales que incluyen balances sociales y auditorías internas.
El objetivo principal de esta investigación es encontrar los gradientes de sostenibilidad de las empresas brasileñas y ordenarlas según los componentes: económicos, sociales y ambientales, a partir de métodos multivariantes para inspección de datos dicotómicos; con el propósito de establecer las bases para un mejor conocimiento de las tendencias y hábitos de reporte de sostenibilidad de las empresas. La metodología utilizada es un método combinado, que comprende un análisis de coordenadas principales (PCoA) y regresión logística (RL) para construir un Biplot Logístico Externo (ELB), que también está estrechamente relacionado con los Biplots, lo que permite una representación gráfica simultánea de las empresas y los índices de sostenibilidad reportados en las memorias del GRI para los años 2011, 2012 y 2013. Se encontró que las empresas más sostenibles están asociadas a una gran preocupación por la conservación de la biodiversidad y la prevención de la contaminación atmosférica, además de una fuerte relación con los empleados, manteniendo el respeto y promoción de los derechos humanos, la lucha contra la explotación infantil y los trabajos forzados. Se concluye que es posible obtener gradientes de sostenibilidad no solo de Brasil, sino de cualquier país que también reporte en el GRI, utilizando el ELB.
Descripción
Trabajo de Fin de Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes. Curso 2014-2015
URI
Collections