Un modelo de analítica para predecir el presupuesto en los sectores de salud y educación en Honduras a 2024
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Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
Abstract
Description
La ejecución presupuestaria representa un pilar fundamental para los países en vías de desarrollo y es que a partir de esta se puede determinar el desempeño en sectores clave como lo son la educación y la salud. Asimismo, el auge que tiene actualmente la ciencia de datos es una oportunidad para que a partir de esta se brinden soluciones viables y que muestren resultados en pro de la ejecución presupuestaria a través de la creación y configuración de modelos de analítica como las series temporales y los bosques aleatorios, permitiendo efectuar predicciones de presupuestos y la identificación de objetos de gasto en los que más se invierten estos. Lo anterior significa que cualquier institución sea pública o privada que haga uso de esta tecnología cuenta con la alternativa de mejorar la ejecución presupuestaria y por ende ser más transparente en la rendición de cuentas.
Budget execution represents a fundamental pillar for developing countries, since it can be used to determine performance in key sectors such as education and health. Likewise, the current boom in data science is an opportunity to provide viable solutions that show results in favor of budget execution through the creation and configuration of analytical models such as time series and random forests, allowing budget predictions and the identification of spending objects in which they are most invested. This means that any institution, whether public or private, that makes use of this technology has the alternative of improving budget execution and therefore being more transparent in accountability
Budget execution represents a fundamental pillar for developing countries, since it can be used to determine performance in key sectors such as education and health. Likewise, the current boom in data science is an opportunity to provide viable solutions that show results in favor of budget execution through the creation and configuration of analytical models such as time series and random forests, allowing budget predictions and the identification of spending objects in which they are most invested. This means that any institution, whether public or private, that makes use of this technology has the alternative of improving budget execution and therefore being more transparent in accountability