http://hdl.handle.net/20.500.14076/25 2026-04-06T08:17:13Z http://hdl.handle.net/20.500.14076/29064 Título : Diseño del proceso de validación de un modelo predictivo con metodología XGBoost para predicción de ingresos de personas naturales con información limitada en el sistema financiero Autor : Miranda Vásquez, Isbella Merici Resumen : El presente informe se fundamenta en la necesidad de definir un proceso de validación robusta de modelos estadísticos que utilizan la técnica de aprendizaje XGBoost. Para este fin se presenta la propuesta del diseño de validación considerando una aplicación de la técnica en la predicción de ingresos de personas naturales que tienen información limitada en el sistema financiero. El objetivo de la validación de modelos es brindar la seguridad que todas las fases de construcción del modelo se han desarrollado de forma óptima considerando los criterios estadísticos necesarios para obtener un performance del modelo aceptable tal que el modelo pueda ser implementado en la gestión del negocio. A lo largo del documento se presentará y revisará el esquema completo de validación, que incluye desde la definición de la metodología, análisis y extracción de datos, proceso de modelado hasta la revisión de la completitud de la documentación que facilitará la implementación del modelo para la puesta en producción. Cumplir con los requisitos mínimos de la validación es necesario para dar luz verde a la salida a producción del modelo. Finalmente, se podrá observar cómo contribuye este nuevo diseño de validación en el desempeño del modelo final y la correcta integración a la gestión.; This report is based on the needed to define a robust validation process for statistical models using the XGBoost learning technique. For this purpose, the validation design proposal is presented considering an application of the technique in the prediction of income of individuals who have limited information in the financial system. The objective of model validation is to provide assurance that all phases of model construction have been optimally developed considering the necessary statistical criteria to obtain acceptable model performance such that the model can be implemented in business management. Throughout the document, the complete validation scheme will be presented and reviewed, which includes everything from the definition of the methodology, data analysis and extraction, the modeling process to the review of the completeness of the documentation that will facilitate the implementation of the model for the put into production. Meeting the minimum validation requirements is necessary to give the green light for the model to go into production. Finally, is possible to observe how this new validation design contributes to the performance of the final model and the correct integration to management. . 2022-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14076/28853 Título : Optimización estocástica para encontrar soluciones numéricas de la ecuación Fisher-KPP Autor : Torres Ortiz, Melba Luz Resumen : Este estudio desarrolla y evalúa un método numérico que integra diferencias finitas y Simulated Annealing para resolver la ecuación de Fisher-KPP, una ecuación diferencial que es fundamental en el modelado de procesos dinámicos en biología y otras ciencias. El método propuesto se enfoca en mejorar la precisión y eficacia de las soluciones numéricas mediante la optimización de la búsqueda de mínimos locales en un espacio de soluciones complejo. Se diseñó un esquema de diferencias finitas para la adecuada discretización espacial y transformación de la ecuación diferencial en un sistema de ecuaciones de diferencia, facilitando la implementación numérica. Los experimentos numéricos realizados demostraron que el método alcanza una convergencia adecuada en más del 95 % de los casos evaluados, destacando su robustez y precisión. Sin embargo, la estabilidad y consistencia del método bajo diferentes configuraciones de parámetros y condiciones de contorno plantean desafíos que requieren investigaciones futuras. Este enfoque promete ampliar la aplicabilidad de técnicas numéricas avanzadas en el estudio de ecuaciones diferenciales complejas, potencialmente beneficiando una gama más amplia de aplicaciones científicas y técnicas.; This study develops and evaluates a numerical method integrating finite differences and Simulated Annealing to solve the Fisher-KPP equation, a differential equation fundamental in modeling dynamic processes in biology and other sciences. The proposed method focuses on enhancing the accuracy and efficacy of numerical solutions by optimizing the search for local minima in a complex solution space. A finite difference scheme was designed for proper spatial discretization and transformation of the differential equation into a system of difference equations, facilitating numerical implementation. Numerical experiments demonstrated that the method achieves adequate convergence in over 95 % of the cases evaluated, highlighting its robustness and precision. However, the stability and consistency of the method under different parameter settings and boundary conditions pose challenges that require furth research. This approach promises to expand the applicability of advanced numerical techniques in the study of complex differential equations, potentially benefiting a broader range of scientific and technical applications. 2024-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14076/28797 Título : Reducción del sesgo de los estimadores de modelos lineales de valoración de activos con factores omitidos Autor : Fernandez Villarreal, Jorge Antonio Resumen : Numerosos trabajos académicos en la literatura de valoración de activos muestran que las fluctuaciones de los retornos son causadas por muchos factores, habiéndose re- portado hasta la fecha alrededor de 202 factores de riesgo (Harvey, Liu, y Zhu, 2016). Para fines prácticos, muchos profesionales consideran únicamente algunos factores para la toma de decisiones, como el mercado, el valor y el momentum, entre otros. En los modelos lineales de valoración de activos, los estimadores de las primas de riesgo están sesgados por la omisión de factores en el análisis. Este problema fue abordado primero por Fama y MacBeth, quienes propusieron su famoso método de regresión de dos pasos para estimar la prima de riesgo (Fama-MacBeth regression). Sin embargo, este enfoque también puede inducir sesgos potenciales debido a los factores omitidos y posibles errores de medición. Con el fin de mejorar el problema de la omisión de factores en los modelos lineales de valoración de activos, este trabajo estudia e implementa una nueva metodología llamada método de tres pasos, introducida por Giglio y Xiu en 2021 (Giglio y Xiu, 2021). En este estudio, primero presentamos la regresión de Fama-MacBeth, analizamos las propiedades estadísticas de los estimadores y demostramos cómo esta regresión de dos pasos aún puede presentar sesgos de omisión. Luego, estudiamos las propiedades estadísticas del método de tres pasos propuesto por Giglio y Xiu (Giglio y Xiu, 2021). Finalmente, aplicamos esta nueva metodología a un conjunto de datos reales para comparar los métodos.; Numerous academic works in asset pricing literature show that return fluctuations are caused by many factors, with approximately 202 risk factors reported to date (Harvey y cols., 2016). For practical purposes, many professionals consider only some factors for decision-making, such as market, value, and momentum, among others. In linear asset pricing models, risk premium estimators are biased due to the omission of factors in the analysis. This issue was first addressed by Fama and MacBeth, who proposed their famous two-step regression method to estimate the risk premium (Fama-MacBeth regression). However, this approach may also induce potential biases due to omitted factors and possible measurement errors. In order to improve the problem of omitted factors in linear asset pricing models, this work studies and develops a new methodology called the three-step method, introduced by Giglio and Xiu in 2021 (Giglio y Xiu, 2021). In this study, we first present the Fama- MacBeth regression, analyze the statistical properties of the estimators, and demonstrate how this two-step regression can still present omission biases. Then, we study the statistical properties of the three-step method proposed by Giglio and Xiu (Giglio y Xiu, 2021). Finally, we apply this new methodology to a real dataset to compare the methods. 2024-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.14076/28213 Título : Estimación e identificación de tramos de concentración de accidentes de tránsito empleando el modelo lineal generalizado binomial negativo Autor : Quispe Condori, Williams Alfredo Resumen : El presente trabajo se centra en el diseño y aplicación del modelo lineal generalizado (GLM) con distribución binomial negativo con el propósito de estimar el número de accidentes de tránsito por kilómetro de carretera, el modelo, cumple con las definiciones basados en modelos, que permite obtener una mayor precisión y la adaptación del mismo a las características de las vías del país, el modelo considera, las variables como el Índice Medio Diario Anual (IMDA), orografía de la vía, entre otros. Asimismo, se ha empleado datos de los accidentes de tránsito registrados por la Policía Nacional del Perú (PNP), durante un periodo de 4 años. Ello permite mejorar el proceso de identificación de los tramos de concentración de accidentes de tránsito (TCA), con ello se ha logrado Identificar 71 TCA, a lo largo de los 27 mil kilómetros de la red vial nacional, que servirá para que los encargados de la gestión de la infraestructura vial, realicen intervenciones y mejoras de las condiciones de zonas de la infraestructura vial que ponen en riesgo la vida de las personas, a fin de que garantice la seguridad de los usuarios en el tránsito por las carreteras del país.; The present work focuses on the design and application of the generalized linear model (GLM) with negative binomial distribution with the purpose of estimating the number of traffic accidents per kilometer of road, the model meets the definitions based on models that allow obtaining greater precision and its adaptation to the characteristics of the country's roads, the model considered, variables such as the Annual Average Daily Index (IMDA), the orography of the road, among others. Likewise, data from traffic accidents recorded by the National Police of Peru (PNP) over a period of 4 years has been used. This makes it possible to improve the process of identifying the sections with the concentration of traffic accidents (TCA) , with this it has been possible to identify 71 TCA, along the 27 thousand kilometers of the national road network, which will help those in charge of the management of road infrastructure, carry out interventions and improve the conditions of areas of road infrastructure that put people's lives at risk, in order to guarantee the safety of users when traveling on the country's highways. 2024-01-01T00:00:00Z