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Análisis y estimación de la inflación en honduras mediante redes neuronales artificiales de mayo 2005 a junio 2024

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dc.campusUnitec Tegucigalpa
dc.catalogadorSofia Molina
dc.collectionTesis de Postgrado
dc.contributor.advisorJosé Rodolfo Sorto Bueso
dc.contributor.authorDaniela Alejandra Banegas Suazo
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Honduras
dc.date.accessioned2025-06-25T17:05:28Z
dc.date.available2025-06-25T17:05:28Z
dc.date.issued2025-06-20
dc.description.abstractEsta 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.
dc.description.abstractThis research aims to develop a proposal for a neural network-based model to predict monthly inflation in Honduras, with the goal of improving the accuracy of the country's economic projections. The study focused on identifying key macroeconomic and microeconomic factors influencing inflation and evaluating the performance of the proposed model. A quantitative approach was adopted, using historical data and advanced artificial intelligence techniques to analyze the complex interaction of the involved variables. The results showed that the neural network model achieved significant accuracy in predictions, surpassing the traditional methods used so far. In conclusion, the implementation of this model in the country’s economic policies is recommended, given its ability to more efficiently manage inflation dynamics and provide more robust forecasts adapted to the economic reality of Honduras.
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business & Management
dc.facultyFacultad de Postgrado
dc.finalwork.creationdate01/01/2025
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu//handle/123456789/13596
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.subjectAnálisis
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectInflación
dc.subjectModelos
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.ddc332.41 B2234
dc.thesis.degreelevelPostgrado
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocios / M-40
dc.titleAnálisis y estimación de la inflación en honduras mediante redes neuronales artificiales de mayo 2005 a junio 2024

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