Comparativa de modelos de machine learning para identificar contribuyentes con deudas impagas del impuesto predial en el distrito de Los Olivos – provincia de Lima, en los años 2018-2024

• Autor: Evangelista Gamarra, Moisés
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/9189
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/9189
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Impuesto predial; Morosidad; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

El presente estudio titulado "Comparativa de Modelos de Machine Learning para Identificar Contribuyentes con Deudas Impagas del Impuesto Predial en el distrito de Los Olivos – Provincia de Lima, en los años 2018-2024", tiene como objetivo evaluar y comparar distintos modelos de Machine Learning para predecir de manera eficiente a los contribuyentes con deudas impagas del Impuesto Predial, optimizando así las estrategias de recaudación de la Municipalidad de Los Olivos. La investigación se enmarca en un enfoque práctico y aplicado, utilizando herramientas existentes como Regresión Logística, Random Forest, XGBoost y LightGBM para abordar un problema real. Los resultados evidencian que el Impuesto Predial es la principal fuente de ingresos municipales, representando el 70.7% de la recaudación en 2023. Sin embargo, su baja participación en el PBI (0.2%) en comparación con países como Colombia (0.79%) y Uruguay (0.78%) refleja los altos niveles de morosidad. La investigación identifica factores clave como la falta de mecanismos efectivos de cobranza, que han generado deudas impagas desde el año 2018, afectando la capacidad de inversión de las municipalidades. A través del uso de modelos de Machine Learning supervisados, el estudio busca identificar patrones en el comportamiento de los contribuyentes morosos, optimizando las estrategias de recaudación. Asimismo, se subraya la necesidad de implementar un plan de comunicación y negociación inclusivo para mejorar la relación con los contribuyentes y fomentar el cumplimiento tributario. Finalmente, la investigación sugiere estrategias innovadoras fundamentadas en modelos predictivos y análisis de datos, con el objetivo de reducir la morosidad tributaria y fortalecer la sostenibilidad financiera de las municipalidades. Estas estrategias buscan optimizar la gestión de los recursos públicos, mejorando la recaudación y promoviendo una administración eficiente