Modelo de pronóstico de demanda de efectivo para las oficinas de una entidad bancaria en una ciudad del interior del pais
El presente trabajo trata sobre el análisis de la demanda de efectivo en las oficinas de provincia de una entidad bancaria tomando como base la metodología que se sigue actualmente a fin de identificar oportunidades de mejora que permitan tener resultados óptimos en los indicadores establecidos. Est...
| Autor Principal: | Zavala Jacinto, Anggela del Rosario |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/4816 |
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| Sumario: |
El presente trabajo trata sobre el análisis de la demanda de efectivo en las oficinas de
provincia de una entidad bancaria tomando como base la metodología que se sigue
actualmente a fin de identificar oportunidades de mejora que permitan tener resultados
óptimos en los indicadores establecidos.
Este análisis está centrado en la evaluación de la exactitud y precisión que son
necesarias en el cálculo de los pronósticos de demanda para cada tipo de oficina
existente, de manera que se puedan aplicar los modelos y la metodología que permitan
obtener información más cercana a la realidad.
En los primeros capítulos se definen los conceptos y etapas del proceso de extracción del
conocimiento, para luego, por medio de estos, describir y explicar las redes neuronales,
método elegido para la solución de la problemática expuesta. Asimismo, se detalla la
situación actual del proceso que es objeto de análisis, identificando los factores que
serían relevantes para la ejecución del modelo.
En los capítulos posteriores, se procedió con el análisis de los datos obtenidos, de modo
que se puedan identificar las variables relevantes que se incluirían dentro del modelo. De
igual forma, se describe la lógica y los parámetros a tomar en cuenta para el mismo, y que
dan origen a las diferentes etapas de prueba y error para llegar a los resultados
esperados. Para ello, se recopilaron los datos necesarios de los movimientos en las
oficinas los cuales sirvieron como datos de entrada para las redes neuronales generadas.
El software empleado fue NeuralTools 5.7, debido a los beneficios que éste proporciona,
desde el manejo de datos en hojas de cálculo, las cuales utilizan la interfaz de MS Excel,
hasta el uso de herramientas y aplicaciones dinámicas que permiten manipular los datos
de forma más sencilla optimizando tiempos.
Finalmente, se procedió con la evaluación de los resultados obtenidos, haciendo la
comparación de los valores predichos con los resultados reales, logrando alcanzar un
porcentaje de exactitud de 93.18% para los pronósticos de una oficina mixta y de 91.98%
para los de una oficina captadora, generando una expectativa de ahorro de S/. 25,000.00
anuales. |
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