Browsing by Author "Joaqui Barandica, Orlando"
Now showing 1 - 7 of 7
Results Per Page
Sort Options
Item Aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad para determinar un score de conexión integral en asociados de la Cooperativa Coomeva(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Sánchez Ortiz, Daniel Arturo; Silva Guamanga, Sergio Andrés; Niño Camargo, Juliana Valentina; Joaqui Barandica, OrlandoEste trabajo de grado aborda la problemática del crecimiento estancado de la población de asociados de la cooperativa Coomeva, enfocándose en la fidelización y profundización de la relación con los miembros actuales. Para ello, se propone el desarrollo de un score integral de conexión que evalúe la relación de los asociados con las distintas dimensiones de la cooperativa, permitiendo identificar áreas de mejora y diseñar estrategias efectivas para fortalecer su vínculo con Coomeva. El objetivo general es construir un score basado en el nivel de conexión de cada asociado con la cooperativa y sus productos y servicios, utilizando técnicas de análisis de datos y reducción de dimensionalidad para extraer componentes representativos que expliquen la variabilidad en la conexión de los asociados. Entre los objetivos específicos se encuentran el análisis descriptivo de los datos, la aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad, el cálculo del score integral para cada asociado y la generación de visualizaciones que faciliten su interpretación. Como resultado, se obtiene una calificación individualizada que permite identificar grupos de asociados con fortalezas y debilidades en su conexión con la cooperativa, facilitando la implementación de estrategias diferenciadas para fortalecer su permanencia. Esto tiene aplicaciones directas en la optimización de políticas de retención, personalización de beneficios y desarrollo de programas de fidelización, contribuyendo al crecimiento sostenible de la base social de Coomeva.Item Clusterización aplicada a empresas del sector energético que reportan indicadores ESG (ambiental, social y de gobernanza)(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Fernández Acosta, María Isabel; Joaqui Barandica, OrlandoEste proyecto aplicó técnicas de aprendizaje no supervisado para segmentar empresas del sector energético con base en sus indicadores ESG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza), abordando la necesidad de identificar perfiles diferenciados de sostenibilidad corporativa. La problemática detectada radica en la ausencia de clasificaciones sistemáticas que permitan evaluar, comparar y monitorear el desempeño ESG de las empresas, limitando su análisis desde perspectivas técnicas y estratégicas. Para ello, se construyó una base de datos estructurada con 576 registros provenientes de la plataforma London Stock Exchange Group (LSEG), se depuraron las variables mediante limpieza, estandarización y reducción de dimensionalidad usando Análisis de Componentes Principales (PCA), y se entrenaron modelos de clusterización como K-Means y agrupamiento jerárquico. El modelo óptimo fue K-Means con PCA=5 y 40 clústeres, que alcanzó métricas destacadas en cohesión interna y separación entre grupos. No obstante, se adoptó el modelo con K=2 para facilitar la interpretación cualitativa de los clústeres. Los resultados permitieron identificar dos perfiles empresariales claramente diferenciados: uno con alto compromiso en sostenibilidad y otro con desafíos estructurales significativos, aportando valor estratégico para inversionistas, reguladores y gestores de sostenibilidad. Este proyecto demuestra la viabilidad del uso de minería de datos para caracterizar empresas desde una óptica ESG y sienta las bases para futuras investigaciones orientadas a la predicción, monitoreo y evaluación dinámica del desempeño sostenible en sectores estratégicos.Item Efectos macroeconómicos sobre el riesgo crediticio de la cartera de vivienda en Colombia (2006-2024)(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Sánchez, Sergio Alejandro; Urrea Sánchez, Lizhed Natalia; Joaqui Barandica, OrlandoEl riesgo crediticio en el sector hipotecario está intrínsecamente vinculado con el comportamiento del entorno macroeconómico, siendo esta relación de particular relevancia para países emergentes como Colombia. La presente investigación examina cómo las fluctuaciones en variables macroeconómicas claves como tasa de política monetaria, inflación y producto interno bruto inciden sobre el índice de cartera vencida de vivienda en Colombia. Esta investigación contribuye al entendimiento de los determinantes macroeconómicos del riesgo crediticio en el sector hipotecario colombiano, con implicaciones relevantes para la gestión del riesgo crediticio y la comprensión de los vínculos entre macroeconomía y estabilidad financiera en Colombia.Item Impacto macroeconómico en tarifas energéticas colombianas: análisis con modelo de ciencia de datos(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Posada Mesa, Ivan Alejandro; Joaqui Barandica, OrlandoEl presente proyecto aplicado se centró en el análisis de la relación dinámica entre factores macroeconómicos y las tarifas de energía eléctrica en Colombia, un tema de crucial importancia dado el impacto del costo energético en la competitividad económica, el bienestar social y la planificación sectorial. En el contexto colombiano, la volatilidad de las variables macroeconómicas y las particularidades del mercado energético hacen esencial comprender cómo los choques económicos se transmiten a los precios de la electricidad. La problemática abordada fue la necesidad de identificar y modelar estas interrelaciones para mejorar la capacidad de previsión de las tarifas, lo cual resulta fundamental para la toma de decisiones de los agentes del sector, los reguladores y los consumidores. Los objetivos propuestos incluyen la recolección y limpieza de datos tarifarios y macroeconómicos, la reducción de la dimensionalidad de las variables macro a través de PCA, el diseño y entrenamiento de un modelo VAR, el análisis de los impulsos de respuesta y el desarrollo y evaluación de modelos de pronósticos (VAR, SARIMAX, XGBoost y VAR+XGBoost). Los principales resultados obtenidos revelan relaciones dinámicas específicas entre ciertas variables macro y componentes tarifarias, y la evaluación de los modelos de pronóstico sugirió que la combinación VAR+XGBoost demostró, en general, la mayor capacidad para capturar la dinámica real de las series temporales. Las posibles aplicaciones de este trabajo radican en la mejora de la planificación estratégica de las empresas energéticas, la optimización de las políticas regulatorias, la gestión de riesgos financieros y la provisión de información más precisa a los consumidores. Las conclusiones más relevantes señalan la complejidad de la interacción entre la macroeconomía y las tarifas eléctricas, la utilidad del análisis de impulsos para identificar relaciones significativas y el potencial de los modelos híbridos como el VAR+XGBoost para mejorar la precisión de los pronósticos en este sector.Item Integración de inteligencia artificial y teoría de portafolio en la evaluación y optimización de pronósticos para ETFS(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Murcia Piedrahita, Juan David; Joaqui Barandica, OrlandoAnte un mercado financiero global en constante evolución, los Exchange Traded Funds (ETFs) han surgido como herramientas versátiles de inversión, accesibles para diversificar portafolios a bajo costo y con alta flexibilidad. A continuación, esta investigación aborda la integración de la inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, para perfeccionar la evaluación y predicción de precios en 5 ETFs: SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY), iShares Russell 2000 ETF (IWM), Invesco QQQ Trust (QQQ), Grayscale Bitcoin Trust (GBTC), Vanguard Total Stock Market ETF (VTI). A causa de la volatilidad y diversidad del mercado, existe una necesidad crítica de desarrollar estrategias de inversión que no solo optimicen los retornos, sino que también minimicen los riesgos asociados. Este estudio utiliza técnicas de aprendizaje automático, como el método KNN para la clasificación de tendencias de precios, combinadas con la teoría de portafolio de Markowitz, para formular enfoques de inversión que maximicen la rentabilidad ajustada al riesgo. Así pues, el análisis descriptivo inicial reveló patrones que influyen en el rendimiento de los ETFs, estableciendo una base sólida para la predicción precisa de movimientos de precios y la construcción de portafolios optimizados. Los resultados muestran que la integración de técnicas avanzadas de aprendizaje automático con principios fundamentales de inversión mejora notablemente la gestión de portafolios de ETFs, evidenciando una capacidad de predicción superior al 50% para tendencias de precios. Siendo así, esta capacidad para equilibrar el rendimiento y el riesgo es crucial en el entorno financiero actual, caracterizado por su rápida evolución y complejidad. Además, los hallazgos sugieren que adoptar enfoques tecnológicos avanzados puede superar las limitaciones de las estrategias de inversión tradicionales, ofreciendo a los inversores herramientas más robustas para navegar mercados financieros volátiles. En conclusión, este estudio subraya la importancia de combinar la inteligencia artificial con la teoría de portafolios para optimizar la gestión de inversiones en ETFs, proponiendo futuras investigaciones que extiendan estos métodos a otros tipos de activos financieros, lo que podría ampliar aún más las estrategias de inversión efectivas y seguras.Item Modelación del riesgo climático sobre el precio de las viviendas en ciudades costeras de Colombia para el año 2022(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Mosquera Miranda, Adriana Lucia; Joaqui Barandica, OrlandoEsta investigación modela el efecto del riesgo climático en los precios de las viviendas costeras. Estas zonas son altamente vulnerables a los impactos del cambio climático, por lo cual se esperaría que el precio de las viviendas presente un descuento. Se aplicó web scraping al portal web finca raíz para obtener información del precio de inmuebles en venta, así como su georreferenciación. Después, se obtuvo del sistema NASA POWER los valores de las variables climáticas analizadas para cada localización. Seguidamente, se aplicó el método estadístico de análisis de componentes principales para finalmente proponer un índice que contiene información climática y de oferta de precios de las viviendas, así como una escala para interpretar sus resultados. Se identifica que en las viviendas analizadas el riesgo climático afecta el precio de los inmuebles. Específicamente, al incrementarse la velocidad del viento y las lluvias se genera una disminución en el precio de 12,9% y 1,35% respectivamente. Los resultados también demuestran que las ciudades costeras tienen una mayor exposición al riesgo climático en relación con ciudades de otras zonas del país.Item Perspectivas sobre los softwares y la inteligencia artificial en la transformación de los procesos contables: un enfoque basado en la literatura(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Rengifo Tello, Fabiana; Joaqui Barandica, OrlandoEn el contexto de la profesión contable, la adaptabilidad y estabilidad de los métodos se ven influenciadas por la creciente implementación de software y tecnologías de inteligencia artificial (IA). Este estudio examina cómo la transformación digital ha modificado la práctica contable, lo cual ha sido un fenómeno notable debido a la resistencia al cambio observada entre los profesionales del área. El objetivo principal es analizar la transformación tecnológica en la práctica contable, específicamente enfocándose en la implementación de software y la IA, evaluando sus efectos en la función y habilidades del contador público entre 2023 y 2024. Para alcanzar este objetivo, se adoptó una metodología cualitativa, donde se realizó una revisión sistemática de la literatura acerca de los cambios en las herramientas tecnológicas y su impacto en la contabilidad. Los resultados indican que la introducción de software y tecnologías avanzadas ha permitido una mejora en la eficiencia operativa y en la disponibilidad de datos de calidad, lo que se traduce en una toma de decisiones más informada. Sin embargo, se encontraron desafíos significativos, como la resistencia al cambio y la falta de formación en competencias tecnológicas necesarias para el manejo de estas innovaciones. Se destacan los impactos positivos en el análisis de datos y la automatización de procesos, además de las implicaciones éticas y legales relacionadas con la privacidad y la transparencia. En conclusión, la transformación tecnológica en el ámbito contable no solo ofrece beneficios en términos de productividad y precisión, sino que también requiere una re-evaluación de las competencias necesarias para el contador moderno. Estos hallazgos apuntan a la necesidad de reformar la educación contable y de preparar a los profesionales para maximizar los beneficios de la IA y el software en su práctica, lo que podría facilitar la adaptación a un entorno empresarial en constante evolución