Evaluación y clasificación de proyectos de inversión mediante el uso de técnicas de redes neuronales aritificiales - Vasquez Velásquez, Mario Arturo (2013)
La presente Tesis denominada "EVALUACIÓN Y CLASIFICACION DE PROYECTOS DE INVERSIÓN USANDO TECNICAS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES," tiene como objetivo principal Replantear las técnicas clásicas de evaluación y clasificación de Proyectos de inversión mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales. Pasamos todos los días y las horas de nuestra vida teniendo que tomar decisiones, elegimos una alternativa que nos parezca suficientemente racional que nos permita maximizar el valor esperado, luego de resuelta nuestra acción, emitimos un plan de control, demostramos nuestra inteligencia en este proceso en funcionamiento. En el análisis y diseño del sistema se utilizó el Lenguaje de Modelado Unificado (UML). El UML describe cualquier tipo de sistema en términos de diagramas orientados a objetos. Los diagramas se utilizan para dar diferentes perspectivas del problema según lo que nos interese representar en un determinado momento. El proceso es la orientación que nos da los pasos a seguir para hacer el diseño, en este caso utilicé el Proceso Unificado de Rational (RUP), que es un proceso de ingeniería de software y una forma disciplinada de asignar tareas y responsabilidades en una organización de desarrollo. La alternativa que se tomó en cuanto al software a utilizar consto de varias etapas: En la primera etapa, que comprende el desarrollo de una aplicación que simule una Red Neuronal Artificial, se usó el lenguaje de programación basado en macros de Visual Basic y debido a que éste no cuenta con un propio manejador de base de datos se utilizó el Microsoft Excel, ya que las potencialidades que presenta son suficientes para el trabajo a realizar teniendo en cuenta los recursos existentes ; para la segunda etapa se usó el desarrollador de aplicaciones Visual Basic 6 .O con el motor de base de datos Access 2000 para el desarrollo total de la aplicación y su posterior implementación. También se consideró la experiencia y familiaridad con estos lenguajes de programación, ya que la tesis se retrasaría hasta adquirir nuevos conocimientos en otros lenguajes. También se utilizó el Rational Rose Enterprise, como herramienta de análisis, modelado y diseño, ya que permite que la transición entre el planteo y programación se acorte debido a un mejor entendimiento entre el diseño y la implementación, además es completamente compatible con cualquier otro software, entre ellos el Visual Basic. Para el proceso de los datos se siguieron los siguientes pasos: Se realizó extrapolación de variables para lograr manejar valores entre O y 1 para hacer más fácil el procesamiento de la Red Neuronal artificial. Se realizó la clasificación de variables cualitativas y sus posteriores representaciones cuantitativas para su posterior análisis. Para el análisis e interpretación de los resultados conté con el apoyo de asesores y consultores del Proyectos de Inversión y Proyectos Sociales de diversas entidades (Dirección Regional de Salud, CEDEPAS, etc.). En esta oportunidad se presenta la primera versión del sistema, la cual se modificará en versiones posteriores que incluirán nuevas áreas, así como también se ahondará la investigación para obtener un sistema más completo y de mayor utilidad para el empresario. En el Capítulo 1 se describen los objetivos, la justificación y el alcance del proyecto, en el Capítulo 11 se desarrolla un marco teórico de las Redes Neuronales Artificiales, sus antecedentes, los diferentes modelos de desarrollo de software, las bases para hacer un buen diagnóstico de un proyecto de inversión. En el Capítulo 111 se define la metodología que se utilizara en el desarrollo de la presente tesis Planteando, Delimitando y Justificando el Problema, en el Capítulo IV se procede con el desarrollo utilizando el Lenguaje Unificado de Modelado (UML) y el Proceso Unificado Rational (RUP). En el capítulo V se presenta y discute los resultados y finalmente se muestran las conclusiones y recomendaciones obtenidas del desarrollo de la tesis.