Aplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia

Girón Ocampo, César Eduardo; Mercado Vargas, Luis Fernando

Maestría en Administración Financiera · 2025

Aplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia

Girón Ocampo, César Eduardo · Mercado Vargas, Luis FernandoAsesor: Cruz Castañeda, Vivian · Álvarez Franco, Pilar Beatriz

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Palabras clave

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ADMINISTRACIÓN FINANCIERA APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)CRISIS FINANCIERA FINANZAS RIESGO (FINANZAS)

Handle: 10784/35134
Acceso: Acceso metadatos
Texto: no disponible
Tipo: Tesis de Maestría
Título: Magíster en Administración Financiera
Escuela: Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
Departamento: Área de Mercados y Estrategia Financiera
Sede: Cali
Idioma: español

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APA 7

Girón Ocampo, C. E., y Mercado Vargas, L. F. (2025). Aplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia [Tesis de maestría, Universidad EAFIT]. Repositorio institucional. https://hdl.handle.net/10784/35134

ICONTEC

GIRÓN OCAMPO, César Eduardo y MERCADO VARGAS, Luis Fernando. Aplicación de modelos predictivos tradicionales y de machine learning para evaluar la insolvencia en el sector salud de Colombia. Tesis de maestría. Cali: Universidad EAFIT, 2025. Disponible en: https://hdl.handle.net/10784/35134

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