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https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9634| Title: | Modelos predictivos para detección de señales de riesgo de corrupción en licitaciones municipales de Pichincha |
| Authors: | Cajas Tapia, Kevin Alexander Chavez Casares, Lenin Fernando Conde Zhingre, Lorena Elizabeth Lastre Baquerizo, David Jamil Navas Castellanos, Andrés Roberto (tutor) Escobar Vallejos, Pablo Renato (tutor) |
| Keywords: | CONTRATACIÓN PÚBLICA;CIENCIA DE DATOS;DETECCIÓN DE ANOMALÍAS;RANDOM FOREST |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | QUITO/UIDE/2026 |
| Citation: | Cajas Tapia, Kevin Alexander; Chavez Casares, Lenin Fernando; Conde Zhingre, Lorena Elizabeth; Lastre Baquerizo, David Jamil. (2026). Modelos predictivos para detección de señales de riesgo de corrupción en licitaciones municipales de Pichincha. Maestría en ciencia de datos. UIDE. Quito.104 p. |
| Abstract: | La contratación pública en Ecuador posee un conjunto de procesos mediante los cuales las instituciones públicas adquieren bienes y/o servicios, consultorías entre otros, su propósito es garantizar la transparencia, igualdad de oportunidades, eficiencia, todo ello basado en la Ley organiza del Sistema Nacional de Contratación Pública. El manejo de los recursos del estado a través del proceso de contratación más comunes como subasta inversa, licitaciones, ínfima cuantía, entre otros genera posibilidades para irregularidades como colusión, fraccionamiento y sobrecostos. Detectar estas anomalías a tiempo es primordial para la gobernanza pública, pero las auditorías tradicionales dependen de verificaciones manuales y denuncias, un proceso lento y reactivo por naturaleza. Frente a este impedimento, la presente investigación emplea técnica de ciencias de datos para consolidar los mecanismos de control y supervisión del Estado… Public procurement in Ecuador involves vast financial resources, which creates opportunities for irregularities such as collusion, splitting of contracts, and cost overruns. Detecting these anomalies in a timely manner is essential for public governance, but traditional audits rely on manual verifications and complaints a process that is slow and reactive by nature. To address this challenge, this study employs data science techniques to strengthen the government’s control and oversight mechanisms… |
| URI: | https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/9634 |
| Appears in Collections: | Tesis - Maestría - en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje |
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