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Redes neuronales para clasificación : una aplicación al caso de riesgos laborales en Colombia

dc.contributorMisas Arango, Martha Alicia
dc.creatorMatson Hernández, Camilo Eduardo
dc.date2018-10-02T13:53:36Z
dc.date2020-04-16T19:36:05Z
dc.date2018-10-02T13:53:36Z
dc.date2020-04-16T19:36:05Z
dc.date2017
dc.date.accessioned2025-04-22T22:03:42Z
dc.date.available2025-04-22T22:03:42Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/37845
dc.identifierhttps://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.37845
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/88908
dc.descriptionEl presente artículo describe el diseño, la formalización matemática, programación y la aplicación de una red neuronal “percepton multicapa” en un problema economía de la información. El modelo permitió clasificar correctamente el 85% de las empresas de una muestra aleatoria de asegurados a riesgos laborales en Colombia, identificándolas como fraudulentas o no fraudulentas a partir de sus variables explicativas. Este estudio cuenta con dos factores diferenciales frente a los realizados en el pasado. En primer lugar, se aplicó una red neuronal típicamente usada para modelar pronósticos de series de temporales a un problema de clasificación de individuos, siguiendo el método propuesto por Hongjun Lu, Rudy Setiono y Huan Liu en “Neuro Rule: A Connectionist Approach to Data Mining” artículo que introduce un algoritmo para generar reglas de fácil interpretación para la clasificación de individuos. En segundo lugar, la aplicación de esta técnica de minería de datos es novedosa en la detección de empresas fraudulentas afiliadas al seguro de riesgos laborales y en general en el campo de investigación económica en Colombia.
dc.descriptionThe present article describes the design, mathematic formalization, programing and the application of a neural network “multilayer perceptron” in a problem of economy of the information. The model permitted classify correctly 85% of the companies from a random sample of insured to occupational hazards in Colombia, identifying them as fraudulent or non-fraudulent based on its explanatory variables. Additionally, this study has two differentiating factors towards those made in the past. First, a neural network typically used for modelling forecasts of series of temporals was applied to a problem of classification of individuals, following the method proposed by Hongjun Lu, Rudy Setiono and Huan Liu in their article “Neuro Rule: A Connectionist Approach to Data Mining” that introduces an algorithm for generate rules of easy interpretation for the classification of individuals. Second, the application of this data mining technique is novel in the detection of fraudulent companies affiliated to the insurance of occupational hazards and in the economic research field in Colombia.
dc.descriptionMagíster en Economía
dc.descriptionMaestría
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
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dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Economía
dc.publisherFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectRedes neuronales artificiales
dc.subjectPerceptrón multicapa
dc.subjectFraude en seguros
dc.subjectRiesgo laboral
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectMultilayer perceptron
dc.subjectInsurance fraud
dc.subjectEmployee risk
dc.subjectMaestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectRedes neurales (Computadores)
dc.subjectRiesgos laborales - Colombia
dc.subjectFraude
dc.titleRedes neuronales para clasificación : una aplicación al caso de riesgos laborales en Colombia
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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