Determinación de la probabilidad de compra de los afiliados a la Caja de Compensación Familiar Compensar con subsidio monetario
"Compensar, como caja de compensación, administra recursos públicos a partir del pago del 4% de la nómina mensual que realizan las empresas afiliadas, recursos que son utilizados en el otorgamiento de subsidios y en la prestación de diversos servicios de bienestar para los trabajadores y benefi...
- Autores:
-
Pinzón Aponte, Grisela Alexandra
Sandoval Alba, José Eduardo
Sepúlveda Durán, Edgardo Aleksey
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34851
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/34851
- Palabra clave:
- Compensar (Caja de Compensación Familiar) - Fines y objetivos - Investigaciones
Subsidios familiares - Análisis de inversiones - Investigaciones - Colombia
Seguridad económica - Investigaciones - Colombia
Análisis cluster - Investigaciones - Estudio de casos
Análisis de regresión - Investigaciones - Estudio de casos
Ingeniería
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- openAccess
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"Compensar, como caja de compensación, administra recursos públicos a partir del pago del 4% de la nómina mensual que realizan las empresas afiliadas, recursos que son utilizados en el otorgamiento de subsidios y en la prestación de diversos servicios de bienestar para los trabajadores y beneficiarios de dichas empresas, de este monto el 39% (aproximadamente 210 mil millones de pesos al año) es asignado al subsidio monetario. Como objeto social la compañía desea que los afiliados con derecho a este, realizan su uso en los servicios ofrecidos por ella ya que en promedio el 90% de las transacciones que se realizan con este dinero son de retiro y por lo tanto no se conoce su destino. Se procede a realizar un modelo de predicción que permita determinar la probabilidad del uso del subsidio monetario en los servicios de Compensar, para esto se desarrollaron tres métodos (Random Forest, SVM y Regresión Logística), los cuales demostraron que las principales variables que clasificaban a quienes comprarán son aquellos que compraron en el pasado, es decir un patron de recurrencia, por ello se eliminaron estas variables y se encontraron nuevas variables relacionadas con la compra de servicios sin importar el método de pago con AUC de 0.83 y como mejor método SVM."--Tomado del Formato de Documento de Grado. |
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Como objeto social la compañía desea que los afiliados con derecho a este, realizan su uso en los servicios ofrecidos por ella ya que en promedio el 90% de las transacciones que se realizan con este dinero son de retiro y por lo tanto no se conoce su destino. Se procede a realizar un modelo de predicción que permita determinar la probabilidad del uso del subsidio monetario en los servicios de Compensar, para esto se desarrollaron tres métodos (Random Forest, SVM y Regresión Logística), los cuales demostraron que las principales variables que clasificaban a quienes comprarán son aquellos que compraron en el pasado, es decir un patron de recurrencia, por ello se eliminaron estas variables y se encontraron nuevas variables relacionadas con la compra de servicios sin importar el método de pago con AUC de 0.83 y como mejor método SVM."--Tomado del Formato de Documento de Grado."Compensar, a compensation fund, manages public resources from affiliated companies, which pay, as a mandatory, 4% on monthly payroll. These resources are used to grant subsidies and to provide welfare services for workers and beneficiaries of these companies. Of this total amount that Compensar receives, 39% (approximately 210 billion pesos per year) is assigned to monetary subsidy. As a corporate purpose, the organization wants affiliates who are entitled to this monetary subsidy make use of this in the services offered by the fund. Nowadays 90% of the transactions related with this subsidy are withdrawals, therefore its destination or use is not known. This document presents a prediction model to determine the probability of using monetary subsidy in Compensar services using three methods: Random Forest, SVM and Logistic Regression. The results obtained allow to find that the main variables to classified affiliated that will use services are those who have bought in the past, a pattern of recurrence. Because of that, these variables were eliminated and this allowed to find new variables related to the purchase of services regardless of the payment method. The best performance was obtained using SVM method with an AUC of 0.83."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesMaestría76 hojasapplication/pdfspaUniandesMaestría en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaDeterminación de la probabilidad de compra de los afiliados a la Caja de Compensación Familiar Compensar con subsidio monetarioTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCompensar (Caja de Compensación Familiar) - Fines y objetivos - InvestigacionesSubsidios familiares - Análisis de inversiones - Investigaciones - ColombiaSeguridad económica - Investigaciones - ColombiaAnálisis cluster - Investigaciones - Estudio de casosAnálisis de regresión - Investigaciones - Estudio de casosIngenieríaPublicationORIGINALu820612.pdfapplication/pdf3158647https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e37137af-1181-45c6-bb36-c911952a24a1/download01d2825304a8529ed87a27e6dab3ef9dMD51TEXTu820612.pdf.txtu820612.pdf.txtExtracted texttext/plain89974https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/6b18a053-c7b5-47ec-9590-b1c5368c617c/download3454be015995716f3fac0536882002f9MD54THUMBNAILu820612.pdf.jpgu820612.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11245https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/f5c3e220-aa81-4864-a5a0-0e50c13fc4bf/downloaddea370af04a75fe6a3cfb653f3040821MD551992/34851oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/348512023-10-10 18:01:14.778https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |