Secretaría de economía méxico
Los programas agrícolas de México reflejan la heterogeneidad del sector agrícola del país. Los productores abarcan desde grandes operaciones comerciales hasta pequeñas explotaciones orientadas a la subsistencia. En consecuencia, algunos programas agrícolas mexicanos están diseñados para operaciones comerciales avanzadas, otros para operaciones menos desarrolladas y otros para prácticamente todos los productores. La actual administración presidencial de México (2018-24) ha enfatizado las iniciativas políticas centradas en los pequeños y medianos agricultores. Esta reorientación de las actividades del Gobierno mexicano relativas a la agricultura va acompañada de una reasignación de recursos hacia actividades dedicadas a los pequeños y medianos productores.
Cuando se mide en dólares estadounidenses nominales -es decir, no ajustados por inflación- el presupuesto general de la CE desde 2017 se ha mantenido bastante estable, con un total aproximado de 17 mil millones a 18 mil millones de dólares estadounidenses. La única excepción a este patrón fue en 2020, cuando el presupuesto cayó a 15.800 millones de dólares estadounidenses. En cambio, el presupuesto de SADER se redujo de 3.900 millones de dólares en 2017 a 2.200 millones en 2020. A continuación, el presupuesto de la SADER repuntó en 2021 y 2022. Para 2022, se ha aprobado un presupuesto de 18.200 millones de dólares estadounidenses para PEC y de 2.800 millones de dólares estadounidenses para SADER.
Búsqueda en el registro mercantil de México
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Crear una empresa en México
La Ley de Inversión Extranjera de 1993, actualizada por última vez en marzo de 2017, regula la inversión extranjera en México, incluyendo qué sectores empresariales están abiertos a los inversores extranjeros y en qué medida. Proporciona trato nacional, elimina los requisitos de desempeño para la mayoría de los proyectos de inversión extranjera y liberaliza los criterios para la aprobación automática de la inversión extranjera. México también es parte de varios acuerdos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) que cubren la inversión extranjera, en particular los Códigos de Liberalización de Movimientos de Capital y el Instrumento de Trato Nacional.
La Comisión Nacional de Inversiones Extranjeras, dependiente de la Secretaría de Economía, es la autoridad gubernamental que determina si una inversión en sectores restringidos puede seguir adelante. La Comisión tiene 45 días hábiles tras la presentación de una solicitud de inversión para decidir. Los criterios para la aprobación incluyen consideraciones de empleo y capacitación, y contribuciones a la tecnología, productividad y competitividad. La Comisión puede rechazar solicitudes de adquisición de empresas mexicanas por razones de seguridad nacional. La Secretaría de Relaciones Exteriores (SRE) debe emitir un permiso para que los extranjeros establezcan o cambien la naturaleza de las empresas mexicanas.
Facturación secretaría de finanzas puebla en línea
Las entidades financieras ajustan sus sistemas de control en función de la normativa aplicable, que puede desglosarse en dos objetivos claros: detectar y prevenir actividades delictivas (aumentar los verdaderos positivos) y reducir el número de personas inocentes acusadas injustamente de fraude (reducir los falsos positivos). Los esfuerzos de las instituciones financieras por alcanzar estos objetivos se ven a menudo obstaculizados, principalmente por su incapacidad para evaluar adecuadamente la cantidad real de falsos negativos (fraudes no detectados) presentes en sus conjuntos de datos, lo que hace que las métricas convencionales de detección tengan poco valor para evaluar el mayor alcance de la delincuencia financiera.
Los algoritmos de detección del fraude basados en el aprendizaje automático, incluidos los recientes avances en el aprendizaje profundo, han sido capaces de desempeñar un papel más eficaz en la búsqueda de correlaciones ocultas entre el comportamiento de los usuarios y las acciones fraudulentas. Sin embargo, muchos de estos algoritmos a menudo evolucionan con una aportación mínima de un analista y dependen considerablemente de los datos que se proporcionan. Esto en sí mismo plantea una capa adicional de profundidad en la adopción/establecimiento de normas técnicas para crear mejores prácticas y sigue siendo un tema de debate en la industria. Esto es especialmente cierto en la evaluación del sesgo de los datos o la evaluación de la imparcialidad, ya que los modelos de ML entrenados en un conjunto de datos sesgados causarán sesgo/discriminación involuntariamente (Das et al., 2020).
