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Un modelo de analítica para predecir el presupuesto en los sectores de salud y educación en Honduras a 2024

dc.contributor.advisorAlba Gabriela Garay Romeroes_ES
dc.contributor.authorOscar Eduardo Zúniga Gallegoses_ES
dc.contributor.authorSamuel Heriberto Zelaya Vallees_ES
dc.date.accessioned2024-03-16T17:35:26Z
dc.date.available2024-03-16T17:35:26Z
dc.date.issued2024-03-14
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu/xmlui/handle/123456789/13024
dc.description.abstractLa ejecución presupuestaria representa un pilar fundamental para los países en vías de desarrollo y es que a partir de esta se puede determinar el desempeño en sectores clave como lo son la educación y la salud. Asimismo, el auge que tiene actualmente la ciencia de datos es una oportunidad para que a partir de esta se brinden soluciones viables y que muestren resultados en pro de la ejecución presupuestaria a través de la creación y configuración de modelos de analítica como las series temporales y los bosques aleatorios, permitiendo efectuar predicciones de presupuestos y la identificación de objetos de gasto en los que más se invierten estos. Lo anterior significa que cualquier institución sea pública o privada que haga uso de esta tecnología cuenta con la alternativa de mejorar la ejecución presupuestaria y por ende ser más transparente en la rendición de cuentas.es_ES
dc.formatPDFes_ES
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.subjectModelos Predictivoses_ES
dc.subjectPresupuestoes_ES
dc.subjectAprendizaje Automáticoes_ES
dc.titleUn modelo de analítica para predecir el presupuesto en los sectores de salud y educación en Honduras a 2024es_ES
dc.typeThesises_ES
dc.description.abstractenglishBudget execution represents a fundamental pillar for developing countries, since it can be used to determine performance in key sectors such as education and health. Likewise, the current boom in data science is an opportunity to provide viable solutions that show results in favor of budget execution through the creation and configuration of analytical models such as time series and random forests, allowing budget predictions and the identification of spending objects in which they are most invested. This means that any institution, whether public or private, that makes use of this technology has the alternative of improving budget execution and therefore being more transparent in accountabilityes_ES
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Hondurases_ES
dc.catalogadorDennis Calixes_ES
dc.facultyFacultad de Postgradoes_ES
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocios / M-40es_ES
dc.thesis.degreelevelPostgradoes_ES
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business and Managementes_ES
dc.ddc352.48 Z95es_ES
dc.campusUNITEC TGUes_ES
dc.collectionTesis de Postgradoes_ES
dc.date.terna2024-02-01


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