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UCE SemillerosInvestigación formativa

Investigación formativa · Práctica supervisada

Laboratorio de análisis económico para MIPYMES

Herramienta analítica y de consultoría estudiantil supervisada por el semillero de Economía y Finanzas (UCE). Modelos predictivos aplicados con rigor econométrico, honestidad metodológica y cero invención.

Ingresa para analizar
0asesorías analíticas iniciadas
0informes certificados por tutores
100%privacidad (procesamiento en memoria)
3modelos econométricos rigurosos

Estándares de calidad y honestidad predictiva

Esta plataforma es una herramienta académica de práctica supervisada. Cumple cuatro principios obligatorios:

1. Honestidad frente a benchmark

Todo modelo se compara obligatoriamente contra una regla ingenua fuera de muestra. Si un paseo aleatorio no supera la persistencia, el informe lo declara abiertamente («predecible no es rentable»).

2. Privacidad estricta

Los datos se procesan en memoria volátil y nunca se guardan filas del archivo en disco ni en base de datos. Solo se registran métricas agregadas y metadatos anonimizados.

3. Humano en el circuito

Los informes emitidos permanecen en estado «Borrador» hasta que un profesor o coordinador tutor revisa la metodología y emite su validación formal.

Metodologías

Modelos predictivos del semillero

Clasificación binaria

Regresión Logística (Logit)

Estimación de probabilidades de eventos económicos dicotómicos: incumplimiento de crédito, adopción de canales digitales o supervivencia empresarial.

  • Odds Ratios con intervalos de confianza al 95%
  • Efectos marginales promedio (AME) y VIF
  • Validación cruzada estratificada (5 pliegues)
  • Regularización L2 ante separación perfecta
Probar con caso simulado
Aprendizaje automático

Random Forest (Bosque Aleatorio)

Modelado de relaciones no lineales e interacciones complejas para ventas, demanda y riesgo con ensamble de árboles de decisión.

  • Importancia de variables por permutación fuera de muestra
  • Curvas de dependencia parcial de predictores clave
  • Comparación directa con regresión lineal y benchmark
  • Restricción de complejidad (máx 300 estimadores)
Probar con caso simulado
Series de tiempo

ARIMAX con Backtest Dinámico

Pronóstico estacional mensual/trimestral con variables exógenas de contexto macroeconómico, turismo o tipo de cambio.

  • Pruebas de estacionariedad ADF y KPSS
  • Pronóstico a h pasos con conos de confianza (80% y 95%)
  • Backtest rolling-origin frente a benchmark ingenuo
  • Detección honesta de paseo aleatorio (random walk)
Probar con caso simulado
Ambiente pedagógico

Datasets de ejemplo SIMULADOS

Generados con semilla determinística fija (42) para entrenamiento y demostración. Ninguno contiene datos confidenciales reales.

Dataset simulado Modelo Sector / Escenario Propósito formativo Acciones
Riesgo crediticio en micro y pequeñas empresas comerciales (SIMULADO)
Dataset simulado de 250 micro y pequeños comercios para estimar probabilidad de mora o incumplimiento a 12 meses. 		Regresión Logística (Logit) Comercio · San Pedro de Macorís DATOS SIMULADOS CON FINES PEDAGÓGICOS. Semilla reproducible fijada a 42. Cargar
Determinantes de ingresos en restaurantes y servicios (SIMULADO)
Dataset simulado de 200 negocios de servicios para modelar ventas mensuales y relaciones no lineales con capacidad y aforo. 		Random Forest (Bosque Aleatorio) Servicios · La Romana DATOS SIMULADOS CON FINES PEDAGÓGICOS. Semilla reproducible fijada a 42. Cargar
Demanda hotelera mensual y exógenas turísticas (SIMULADO)
Serie mensual simulada de 48 meses (2022-2025) de ocupación hotelera vinculada a flujo de turistas y tipo de cambio. 		ARIMAX (Series de Tiempo con Exógenas) Turismo · La Altagracia DATOS SIMULADOS CON FINES PEDAGÓGICOS. Semilla reproducible fijada a 42. Cargar
Serie de paseo aleatorio: prueba de honestidad predictiva (SIMULADO)
Serie simulada de 60 meses siguiendo un paseo aleatorio puro (random walk). Diseñada para demostrar que el modelo no supera al benchmark ingenuo. 		ARIMAX (Series de Tiempo con Exógenas) Manufactura · Santo Domingo DATOS SIMULADOS CON FINES PEDAGÓGICOS. Demostración metodológica del teorema 'predecible no es rentable'. Cargar