Evaluación de los riesgos en la programación, costos y presupuestos de obras de saneamiento ejecutadas por administración directa empleando redes neuronales y el método de Montecarlo, en la región del cusco 2012-2023

• Autor: Gamarra Chaiña, Yharli
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10122
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/10122
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Programación; Montecarlo; Redes Neuronales; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

Esta investigación tiene como objetivo general evaluar los riesgos en la programación, costos y presupuestos de las obras de saneamiento por administración directa empleando redes neuronales y el método de Monte Carlo en la región del Cusco, durante el período 2012-2023. La metodología aplicada fue de tipo descriptivo, con un diseño no experimental y un enfoque cuantitativo. En esta investigación se empleó un enfoque documental, utilizando como instrumentos principales las fichas de observación. La población de estudio estuvo compuesta por 115 obras de saneamiento ejecutadas y finalizadas bajo la modalidad de administración directa. Para seleccionar la muestra, que consistió en 50 obras, se aplicó la técnica de muestreo probabilístico aleatorio simple, lo que permitió garantizar una representación adecuada de la población. Además, se realizó un reajuste muestral mediante el uso de fórmulas estadísticas para asegurar la precisión y validez de los resultados obtenidos. En la presente investigación, se ha demostrado que la integración de estas metodologías ha llevado a una reducción en las desviaciones de los plazos y los costos proyectados. Con el uso de redes neuronales se pudo obtener la programación de las cinco obras junto con sus rutas críticas de manera automática, mientras con la simulación de Montecarlo resultó más precisa en la estimación de costos para el 40% de los casos y en los plazos para el 60%, comparándose favorablemente con los datos reales.