Análisis predictivo del impacto del cambio climático y el conflicto armado en el comportamiento de la cartera de créditos agropecuarios para la Regional Occidente

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dc.contributor.advisorGarcía Arboleda, Isabel Cristina
dc.contributor.authorCastillo Perea, Flavio Alejandro
dc.contributor.authorValencia Cárdenas, Johan Sebastián
dc.date.accessioned2026-07-21T16:35:27Z
dc.date.available2026-07-21T16:35:27Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente proyecto desarrolló un modelo de análisis predictivo para evaluar el impacto del cambio climático y el conflicto armado en el comportamiento de la cartera agropecuaria de la banca pública colombiana, con énfasis en la región occidental del país (Valle del Cauca, Cauca y Nariño). Esta zona se caracteriza por una alta dependencia de las actividades agropecuarias, las cuales se han visto severamente afectadas tanto por fenómenos climáticos extremos como sequías, lluvias intensas y alteraciones en los ciclos productivos como por la persistencia del conflicto armado y las economías ilegales, que generan desplazamiento forzado, inseguridad y limitaciones en el acceso a mercados. A partir del análisis de 55.454 obligaciones de crédito, se integraron variables crediticias internas con factores externos climáticos (ola invernal, sequía, factores naturales) y de conflicto armado (hechos victimizantes, desplazamiento forzado), aplicando la metodología CRISP-DM. Se estimaron ocho modelos predictivos (Regresión Logística Binomial, Árbol de Decisión y XGBoost, con y sin ponderación de clases, más un Logit Ordinal para severidad de mora). El XGBoost ponderado se posicionó como el modelo de mayor capacidad discriminatoria (AUC ROC = 0.7921, Kappa = 0.3253), superando en aproximadamente 14 puntos porcentuales al mejor modelo lineal. Los principales hallazgos evidenciaron que la Ola Invernal eleva el riesgo de mora un 61% respecto a factores económicos, el desplazamiento forzado lo incrementa un 42%, y las obligaciones en Valle del Cauca presentan una probabilidad de mora un 34% superior a las del Cauca. El modelo se traduce en una arquitectura de alertas tempranas y segmentación territorial del riesgo, materializada en un dashboard interactivo en Power BI y un reporte analítico, como herramientas de apoyo a la gestión proactiva de la cartera agropecuaria en la Regional Occidente.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent78 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5685
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAgriculturaspa
dc.subjectCrédito agropecuariospa
dc.subjectCambio climáticospa
dc.subjectConflicto armadospa
dc.subjectAgricultureeng
dc.subjectAgricultural crediteng
dc.subjectClimate changeeng
dc.subjectArmed conflicteng
dc.subjectMachine learningeng
dc.titleAnálisis predictivo del impacto del cambio climático y el conflicto armado en el comportamiento de la cartera de créditos agropecuarios para la Regional Occidentespa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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