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Título : Modelo Predictivo Dual para Analizar la Propensión Exportadora y el Volumen Exportado de Empresas Ecuatorianas
Autor : Andino Guerra, Christian Adrián
Montenegro Changotasi, Alex Alejandro
Tituaña Cevallos, Ingrid Xiomara
Tufiño Salazar, Cynthia Stefania
Mora, Karla (tutor)
Cortés, Alejandro (tutor)
Palabras clave : APRENDIZAJE AUTOMÁTICO;EXPORTACIONES;CLASIFICACIÓN;REGRESIÓN
Fecha de publicación : 2026
Editorial : QUITO/UIDE/2026
Citación : Andino Guerra, Christian Adrián; Montenegro Changotasi, Alex Alejandro; Tituaña Cevallos, Ingrid Xiomara; Tufiño Salazar, Cynthia Stefania. (2026). Modelo Predictivo Dual para Analizar la Propensión Exportadora y el Volumen Exportado de Empresas Ecuatorianas. Maestría en ciencia de datos. UIDE. Quito. 107 p.
Resumen : El presente estudio tiene como objetivo el desarrollo y evaluación de un sistema predictivo enfocado en el análisis del comportamiento exportador de las empresas ecuatorianas, utilizando técnicas de aprendizaje automático. En este sentido se estructuró un sistema con un enfoque dual que desagrega el proceso de exportación en dos etapas, primero se calcula la probabilidad de que una empresa exporte esta es la etapa de clasificación y por otro lado en la segunda etapa se estima el monto de exportación, la combinación de ambas fases brinda a nivel poblacional una predicción integrada del valor esperado de exportación...The present study aims to develop and evaluate a predictive system focused on the analysis of the export behavior of Ecuadorian firms using machine learning techniques. To this end, a dual‐stage approach was implemented, which decomposes the export process into two components: first, the probability that a firm exports is estimated through a classification stage; second, the export amount is predicted through a regression stage. The combination of both phases provides an integrated population‐level prediction of the expected export value...
URI : https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/8905
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría - en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje

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