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Aplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia

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dc.contributor.advisorCruz Castañeda, Vivian
dc.contributor.advisorÁlvarez Franco, Pilar Beatriz
dc.contributor.authorGirón Ocampo, César Eduardo
dc.contributor.authorMercado Vargas, Luis Fernando
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Administración Financieraspa
dc.creator.emailcegirono@eafit.edu.co
dc.creator.emaillmercado@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2025-04-25T22:17:10Z
dc.date.available2025-04-25T22:17:10Z
dc.date.issued2025
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/35134
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Finanzas, Economía y Gobierno. Departamento de Finanzasspa
dc.publisher.placeCali
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.localAcceso cerrado
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectRiesgo financiero
dc.subjectSector salud
dc.subjectpredicción de insolvenciaP
dc.subjectModelos de scoring
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectXGBoost
dc.subject.keywordFinancial risk
dc.subject.keywordHealthcare sector
dc.subject.keywordInsolvency prediction
dc.subject.keywordScoring models
dc.subject.lembADMINISTRACIÓN FINANCIERA
dc.subject.lembFINANZAS
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembCRISIS FINANCIERA
dc.titleAplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaOtro
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