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    Modelo predictivo para la transición a la formalidad de comerciantes informales en Antioquia

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    Date
    2026-06-05
    Author
    Chávez Bermúdez, Katherin Angélica
    Barrientos Vélez, Karla Estefanía
    Advisor
    Rivera León, Gabriel Jaime

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Modelo predictivo para la transición a la formalidad de comerciantes informales en Antioquia AU - Chávez Bermúdez, Katherin Angélica AU - Barrientos Vélez, Karla Estefanía Y1 - 2026-06-05 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82299 AB - La informalidad comercial continúa siendo uno de los principales desafíos socioeconómicos en Colombia, especialmente en el departamento de Antioquia, donde una proporción significativa de comerciantes desarrolla sus actividades sin acceso a mecanismos formales de regulación, protección social y fortalecimiento empresarial. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo construir y validar un modelo de machine learning que permitiera predecir la probabilidad de formalización de comerciantes informales en Antioquia, a partir de variables socioeconómicas, laborales y contextuales, así como proponer incentivos focalizados orientados a apoyar procesos de formalización. La investigación se desarrolló mediante un enfoque metodológico mixto, integrando análisis cuantitativo y revisión documental contextual. Para ello, se recolectó información mediante 108 encuestas aplicadas a comerciantes informales ubicados en diferentes zonas del departamento de Antioquia. Posteriormente, se realizó un proceso de limpieza, depuración y codificación de variables para estructurar la base de datos utilizada en el análisis predictivo. El modelo implementado correspondió a una regresión logística supervisada desarrollada en Python mediante librerías especializadas para análisis de datos y machine learning. El modelo fue evaluado mediante métricas de desempeño como accuracy, precision y recall. Adicionalmente, se implementó validación cruzada de cinco particiones (5-fold cross validation) y un proceso básico de optimización de hiperparámetros mediante GridSearchCV, permitiendo fortalecer la consistencia metodológica y estabilidad del modelo. Los resultados evidenciaron que variables relacionadas con el nivel educativo, los ingresos y las barreras percibidas frente a la formalización presentan asociaciones relevantes con los comportamientos analizados dentro de la población estudiada Asimismo, se identificó que factores como los altos costos administrativos, la complejidad de los trámites y las limitaciones institucionales constituyen barreras relevantes para los procesos de transición hacia la formalidad. De manera complementaria, se desarrollaron visualizaciones interactivas mediante Power BI, facilitando la interpretación de patrones y resultados obtenidos a partir del análisis predictivo. Finalmente, la investigación permitió estructurar una propuesta de incentivos focalizados orientada a fortalecer procesos de formalización ajustados a las características y necesidades identificadas en la población analizada. Este estudio se adscribe a la línea de investigación “Modelos de Gestión Organizacional”, al integrar herramientas analíticas y enfoques aplicados orientados al análisis de fenómenos socioeconómicos y al fortalecimiento de procesos de toma de decisiones relacionados con la formalización empresarial. ER - @misc{10596_82299, author = {Chávez Bermúdez Katherin Angélica and Barrientos Vélez Karla Estefanía}, title = {Modelo predictivo para la transición a la formalidad de comerciantes informales en Antioquia}, year = {2026-06-05}, abstract = {La informalidad comercial continúa siendo uno de los principales desafíos socioeconómicos en Colombia, especialmente en el departamento de Antioquia, donde una proporción significativa de comerciantes desarrolla sus actividades sin acceso a mecanismos formales de regulación, protección social y fortalecimiento empresarial. 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El modelo fue evaluado mediante métricas de desempeño como accuracy, precision y recall. Adicionalmente, se implementó validación cruzada de cinco particiones (5-fold cross validation) y un proceso básico de optimización de hiperparámetros mediante GridSearchCV, permitiendo fortalecer la consistencia metodológica y estabilidad del modelo. Los resultados evidenciaron que variables relacionadas con el nivel educativo, los ingresos y las barreras percibidas frente a la formalización presentan asociaciones relevantes con los comportamientos analizados dentro de la población estudiada Asimismo, se identificó que factores como los altos costos administrativos, la complejidad de los trámites y las limitaciones institucionales constituyen barreras relevantes para los procesos de transición hacia la formalidad. 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    Informalidad laboral Google Scholar
    Regresión logística Google Scholar
    Modelos de gestión organizacional Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_medellín
    Metadata
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    Description of the content
    La informalidad comercial continúa siendo uno de los principales desafíos socioeconómicos en Colombia, especialmente en el departamento de Antioquia, donde una proporción significativa de comerciantes desarrolla sus actividades sin acceso a mecanismos formales de regulación, protección social y fortalecimiento empresarial. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo construir y validar un modelo de machine learning que permitiera predecir la probabilidad de formalización de comerciantes informales en Antioquia, a partir de variables socioeconómicas, laborales y contextuales, así como proponer incentivos focalizados orientados a apoyar procesos de formalización. La investigación se desarrolló mediante un enfoque metodológico mixto, integrando análisis cuantitativo y revisión documental contextual. Para ello, se recolectó información mediante 108 encuestas aplicadas a comerciantes informales ubicados en diferentes zonas del departamento de Antioquia. Posteriormente, se realizó un proceso de limpieza, depuración y codificación de variables para estructurar la base de datos utilizada en el análisis predictivo. El modelo implementado correspondió a una regresión logística supervisada desarrollada en Python mediante librerías especializadas para análisis de datos y machine learning. El modelo fue evaluado mediante métricas de desempeño como accuracy, precision y recall. Adicionalmente, se implementó validación cruzada de cinco particiones (5-fold cross validation) y un proceso básico de optimización de hiperparámetros mediante GridSearchCV, permitiendo fortalecer la consistencia metodológica y estabilidad del modelo. Los resultados evidenciaron que variables relacionadas con el nivel educativo, los ingresos y las barreras percibidas frente a la formalización ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto de investigación
    Content relationship
    Ingeniería Industrial
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82299
    Collections
    • Ingeniería Industrial [531]
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