Predicción de ejecución presupuestal en el MINEDU mediante Redes Neuronales LSTM - Bartens Amaro, Valery Fernando (2025)
Este estudio desarrolló un modelo predictivo basado en redes LSTM para optimizar la ejecución presupuestal del Ministerio de Educación del Perú (MINEDU). Utilizando datos anuales del SIAF-MEF (2009-2024), se comparó el rendimiento de LSTM con ARIMA. El modelo se implementó en Python 3.10 con TensorFlow 2.12, aplicando normalización Min-Max y validación cruzada temporal. Los resultados mostraron que el LSTM redujo el RMSE en un 47.3% (1,531,007 S/ vs. 2,904,248 S/) y el MAPE en un 28.2% (9.23% vs. 12.86%) respecto a ARIMA, superando la hipótesis inicial del 15%. Esto permitirá al MINEDU asignar recursos con mayor precisión, mitigando riesgos de subejecución y alineándose con el ODS 4. La investigación valida la aplicación de IA en el sector público y propone su escalabilidad a otras entidades gubernamentales. Palabras clave: ejecución presupuestaria, LSTM, sector público, MINEDU.