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Title: Modelo predictivo para la transición a la formalidad de comerciantes informales en Antioquia
metadata.dc.creator: Chávez Bermúdez, Katherin Angélica
Barrientos Vélez, Karla Estefanía
metadata.dc.date.created: 2026-06-05
metadata.dc.subject.keywords: Informalidad laboral
Regresión logística
Modelos de gestión organizacional
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Proyecto de investigación
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. 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.
Description: El trabajo incluye figuras y tablas relacionadas con las diferentes etapas de la investigación, entre ellas el diseño y aplicación de la encuesta en Google Forms, la prueba piloto, el proceso de recolección de información, la estructuración, depuración y codificación de la base de datos, el desarrollo del modelo predictivo en Python, los resultados obtenidos mediante métricas de desempeño, validación cruzada, optimización de hiperparámetros y análisis de correlación. Asimismo, se incluyen tablas de caracterización de los comerciantes encuestados, variables utilizadas en el modelo predictivo, propuesta de incentivos focalizados y visualizaciones desarrolladas en Power BI para apoyar la interpretación de los resultados.
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82299
metadata.dc.subject.category: Ingeniería Industrial
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_medellín
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