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Análisis comparativo de modelos de machine learning y econometría lineal para la predicción del crédito bancario hondureño basados en la tasa de política monetaria (2010– 2025)

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dc.campusUnitec Tegucigalpa
dc.catalogadorArlin Banegas
dc.collectionTesis de Postgrado
dc.contributor.advisorJesus Ricardo Rodriguez Rivera
dc.contributor.authorAllan Enrique Pineda Garcia
dc.contributor.authorJuan Manuel Flores Zelaya
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Honduras
dc.date.accessioned2026-06-01T16:32:42Z
dc.date.available2026-06-01T16:32:42Z
dc.date.issued2026-05-01
dc.description.abstractEsta investigación desarrolla y evalúa modelos de machine learning para la predicción del crédito bancario hondureño en función de la tasa de política monetaria y otros indicadores macroeconómicos, utilizando datos mensuales del período 2010–2025 provenientes del Banco Central de Honduras. Se comparan modelos tradicionales con algoritmos como Random Forest, XGBoost y Lasso mediante métricas de error fuera de la muestra. Los resultados muestran una superioridad consistente de los modelos de machine learning en precisión predictiva y captura de relaciones no lineales, proponiéndose como herramienta de apoyo para la política monetaria del Banco Central de Honduras.
dc.description.abstractThis research develops and evaluates machine learning models for forecasting Honduran bank credit as a function of the monetary policy rate and other macroeconomic indicators, using monthly data from 2010 to 2025 obtained from the Central Bank of Honduras. Traditional econometric models are compared with algorithms such as Random Forest, XGBoost, and Lasso using out-of-sample error metrics. The results show a consistent superiority of machine learning models in predictive accuracy and in capturing nonlinear relationships, supporting their use as a decision-support tool for monetary policy at the Central Bank of Honduras.
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business & Management
dc.facultyFacultad de Postgrado
dc.finalwork.creationdate01/05/2026
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu//handle/123456789/14422
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.subjectCrédito Bancario
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectPolítica Monetaria
dc.subjectPredicción Macroeconómica
dc.subjectTasa de Política Monetaria
dc.subject.ddc332.4 P649
dc.thesis.degreelevelPostgrado
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocios / M-40
dc.titleAnálisis comparativo de modelos de machine learning y econometría lineal para la predicción del crédito bancario hondureño basados en la tasa de política monetaria (2010– 2025)

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