Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018
La presente investigación busca principalmente la solución de un problema práctico sobre la proyección de uno de los estados financieros, este es el estado de resultados de una empresa manufacturera en el departamento de Lima. No proyectar los resultados hacia el futuro puede hacer que las empresas...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2019
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881510228663468032 |
|---|---|
| author | Lipa Choque, Diego Frank |
| author2 | Sanchez Garces, Jorge Alejandro |
| author_browse | Lipa Choque, Diego Frank Sanchez Garces, Jorge Alejandro |
| author_facet | Sanchez Garces, Jorge Alejandro Lipa Choque, Diego Frank |
| author_sort | Lipa Choque, Diego Frank |
| collection | Repositorio institucional |
| description | La presente investigación busca principalmente la solución de un problema práctico sobre la proyección de uno de los estados financieros, este es el estado de resultados de una empresa manufacturera en el departamento de Lima. No proyectar los resultados hacia el futuro puede hacer que las empresas no determinen a ciencia cierta su éxito o fracaso, en cuanto a los inversionistas no contar con los recursos e información suficiente, pondrá en duda si deben o no invertir en dichas empresas. Una de las razones por las que muchas empresas no proyectan sus estados financieros es porque únicamente se centran en el presente, el aparente auge económico que se presenta en ese momento, hace que las empresas no tengan miras hacia el futuro. La mayoría de las empresas carecen de inversionistas porque no muestran información proyectada. La proyección de estados financieros en este caso mediante el modelo de regresión logística podría ayudar a los gerentes, administradores, accionistas e incluso para los inversionistas. La presente investigación es de carácter proyectiva explicativa de tal modo que se desarrollará un modelo de regresión logística, para realizar una proyección del estado de resultados. Mediante un análisis minucioso de la data histórica se logró el establecimiento de los features y la variable objetivo, gracias al modelo de regresión logística se obtuvieron 12 variables, de las cuales se resaltaron 7 las que son base para una adecuada proyección y toma de decisiones; por otro lado, el modelo de regresión logística nos ayuda a proyectar si una partida con sus respectivos datos tendrá una efectividad positiva o negativa. |
| escuela_str_mv | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas |
| format | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| id | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/1976 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| linea_str_mv | Tecnología de información e innovación tecnológica |
| ocde_area_str_mv | Ingeniería y tecnología |
| ocde_disciplina_str_mv | Ingeniería eléctrica, electrónica e informática |
| ocde_str_mv | 2.02.04 |
| programa_nombre_str_mv | Ingeniería de Sistemas |
| programa_pxx_str_mv | P27 |
| programa_uri_str_mv | http://upeu.edu.pe/sys/programas/programa/ingenieria-de-sistemas |
| publishDate | 2019 |
| publishDateRange | 2019 |
| publishDateSort | 2019 |
| publisher | Universidad Peruana Unión |
| publisherStr | Universidad Peruana Unión |
| record_format | dspace |
| sede_str_mv | Juliaca |
| spelling | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 Lipa Choque, Diego Frank Sanchez Garces, Jorge Alejandro Machine learning Regresión logística Estado de resultados Empresas Proyección La presente investigación busca principalmente la solución de un problema práctico sobre la proyección de uno de los estados financieros, este es el estado de resultados de una empresa manufacturera en el departamento de Lima. No proyectar los resultados hacia el futuro puede hacer que las empresas no determinen a ciencia cierta su éxito o fracaso, en cuanto a los inversionistas no contar con los recursos e información suficiente, pondrá en duda si deben o no invertir en dichas empresas. Una de las razones por las que muchas empresas no proyectan sus estados financieros es porque únicamente se centran en el presente, el aparente auge económico que se presenta en ese momento, hace que las empresas no tengan miras hacia el futuro. La mayoría de las empresas carecen de inversionistas porque no muestran información proyectada. La proyección de estados financieros en este caso mediante el modelo de regresión logística podría ayudar a los gerentes, administradores, accionistas e incluso para los inversionistas. La presente investigación es de carácter proyectiva explicativa de tal modo que se desarrollará un modelo de regresión logística, para realizar una proyección del estado de resultados. Mediante un análisis minucioso de la data histórica se logró el establecimiento de los features y la variable objetivo, gracias al modelo de regresión logística se obtuvieron 12 variables, de las cuales se resaltaron 7 las que son base para una adecuada proyección y toma de decisiones; por otro lado, el modelo de regresión logística nos ayuda a proyectar si una partida con sus respectivos datos tendrá una efectividad positiva o negativa. Tesis 2019-05-14 2019-08-01T14:38:43Z 2019-08-01T14:38:43Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/1976 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE Universidad Peruana Unión Repositorio Institucional - UPEU oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/1976 2026-11-10T17:45:09Z |
| spellingShingle | Machine learning Regresión logística Estado de resultados Empresas Proyección Lipa Choque, Diego Frank Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title_full | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title_fullStr | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title_full_unstemmed | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title_short | Implementación de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de Lima – 2018 |
| title_sort | implementacion de un modelo de un sistema computacional basado en machine learning para proyectar el estado de resultados en una empresa manufacturera en el departamento de lima 2018 |
| topic | Machine learning Regresión logística Estado de resultados Empresas Proyección |
| topic_facet | Machine learning Regresión logística Estado de resultados Empresas Proyección |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.12840/1976 |
| work_keys_str_mv | AT lipachoquediegofrank implementaciondeunmodelodeunsistemacomputacionalbasadoenmachinelearningparaproyectarelestadoderesultadosenunaempresamanufactureraeneldepartamentodelima2018 |