Tesis de Postgrado

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Análisis y estimación de la inflación en honduras mediante redes neuronales artificiales de mayo 2005 a junio 2024
(Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC, 2025-06-20) Daniela Alejandra Banegas Suazo; José Rodolfo Sorto Bueso
Esta investigación tiene como objetivo desarrollar una propuesta de modelo basado en redes neuronales para predecir la inflación mensual en Honduras, con el fin de mejorar la precisión de las proyecciones económicas del país. El estudio se centró en identificar los factores clave, tanto macroeconómicos como microeconómicos, que influyen en la inflación y en evaluar el rendimiento del modelo propuesto. Para ello, se adoptó un enfoque cuantitativo, utilizando datos históricos y técnicas avanzadas de inteligencia artificial para analizar la compleja interacción de las variables involucradas. Los resultados obtenidos mostraron que el modelo de redes neuronales logró una precisión significativa en las predicciones, superando los métodos tradicionales utilizados hasta el momento. En conclusión, se recomienda la implementación de este modelo en las políticas económicas del país, dada su capacidad para gestionar de manera más eficiente la dinámica inflacionaria y proporcionar pronósticos más robustos y adaptados a la realidad económica hondureña.