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Modelo predictivo del comportamiento de la cuenta total activo de los balances generales de los bancos comerciales de Honduras del periodo enero a septiembre 2023

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dc.campusUnitec Tegucigalpa
dc.catalogadorDennis Calix
dc.collectionTesis de Postgrado
dc.contributor.advisorAlba Gabriela Garay Romero
dc.contributor.advisorJulio Esteban Ramos
dc.contributor.authorElías Ariel Ortíz Flores
dc.contributor.authorKerlim Escarleth Varela Palma
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Honduras
dc.date.accessioned2024-03-21T14:21:21Z
dc.date.available2024-03-21T14:21:21Z
dc.date.issued2024-03-14
dc.date.terna2024-02-01
dc.ddc332.12 O77es_ES
dc.description.abstractEl objetivo final de nuestra investigación fue proponer un modelo de aprendizaje automático para predecir los resultados de la cuenta total activo de los balances generales de los bancos comerciales de Honduras para el periodo de enero a septiembre de 2023. Nuestro proyecto de investigación final mediante un modelo de aprendizaje automático de auto regresión estará en la capacidad de beneficiar a las autoridades financieras, bancos comerciales, inversionistas y clientes del sector bancario comercial de Honduras a: detectar anomalías, optimizar recursos, eficientar la toma de decisiones, mejorar la gestión financiera, identificar y evaluar riesgos financieros futuros. El proceso metodológico implementado para el cumplimento de nuestro objetivo de investigación fue el modelo CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining), el objetivo de aplicar CRISP–DM es para desarrollar un modelo de machine learning aplicando las seis fases de: compresión del negocio, compresión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y despliegue. El aplicar un modelo de machine learning permitió reforzar el análisis que se obtiene con las observaciones de las series de tiempo, a su vez logra obtener resultados a futuros de una forma matemática valida, estos resultados ayudan al nete regulador de los bancos, clientes, inversiones y los mismos bancos replantear sus estrategias y tomar mejores decisiones.
dc.description.abstractenglishThe final objective of our research was to propose a machine learning model to predict the results of the total asset account of the general balance sheets of the commercial banks in Honduras from the period january to september 2023. Our final project was applying a machine learning model of simple auto regression, this model will be able to: benefit financial authorities, commercial banks, investors and clients of the commercial banking sector of Honduras to: detect anomalies, optimize resources, decision making more efficient, improve financial management, identify and evaluate future financial risks. The methodological process implemented to accomplish; our research objective was the CRISP-DM model (Cross-industry standard process for data mining). The objective of applying CRISP–DM is to develop a machine learning model applying the six phases of: business compression, data compression, data preparation, modeling, evaluation and deployment. Applying a machine learning model allowed us to reinforce the analysis obtained with time series observations, in turn achieving future results in a valid mathematical way, these results help the regulatory network of banks.es_ES
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business and Management
dc.facultyFacultad de Postgrado
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu/xmlui/handle/123456789/13056
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectCuenta activoes_ES
dc.subjectBancos Comercialeses_ES
dc.thesis.degreelevelPostgrado
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocios / M-40
dc.titleModelo predictivo del comportamiento de la cuenta total activo de los balances generales de los bancos comerciales de Honduras del periodo enero a septiembre 2023es_ES
dc.typeThesises_ES

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