Ospitia Medina, YesidAgudelo Burbano, Diego FernandoRodríguez Lasso, Álvaro2026-03-052026-03-052025-06-25https://hdl.handle.net/10906/130581La tasa de interés de los créditos es crucial para las decisiones financieras personales y corporativas. Anticipar y pronosticar los movimientos de las tasas de interés es valioso tanto para los consumidores como para las entidades crediticias. Aprovechando la modernización de la Superfinanciera en la publicación de informes regulatorios relacionados con las tasas de crédito, el objetivo general de este proyecto es diseñar una herramienta basada en ciencia de datos para pronosticar el impacto en las tasas de interés de colocación de las entidades crediticias en Colombia, con base en el comportamiento de variables macroeconómicas relevantes como la tasa de intervención del Banco de la República, el IPC, el IBR y la tasa de fondos federales, entre otras. Debido al volumen de información, será necesario construir un datamart para posteriormente realizar un análisis exploratorio de datos (EDA), entrenar modelos de series de tiempo VaR y evaluar las mejores variables y el mejor modelo de predicción con sus respectivos hiperparámetros.The interest rate of credits is crucial for personal and corporate financial decisions. Anticipating and forecasting interest rate movements is valuable for both consumers and credit institutions. Taking advantage of the Superfinanciera's modernization in publishing regulatory reports related to credit rates, the general objective of this project is to design a data science-based tool to forecast the impact on placement interest rates of credit institutions in Colombia, based on the behavior of relevant macroeconomic variables such as the Banco de la República's intervention rate, IPC, IBR, Federal Funds Rate, among others. Due to the volume of information, it will be necessary to build a datamart, to later perform an exploratory data analysis (EDA), train VaR time series models, and evaluate both the best variables and the best prediction model with their respective hyperparameters.1. Integrantes y directores del trabajo de grado. -- 2. Título del trabajo de grado. -- 3. Contexto y antecedentes. -- 4. Planteamiento del problema y justificación. -- 5. Objetivos del proyecto. -- 5.1. Objetivo general. -- 5.2. Objetivos específicos. -- 5.2.1. Construir datamart que permita agilizar y facilitar el acceso a la información a ritmo de negocio. -- 5.2.2. Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) -- depurando el dataset e identificado las variables más relevantes en la predicción de las tasas de interés de colocación de la cartera comercial de los bancos colombianos. -- 5.2.3. Entrenar modelos de series de tiempo -- capaces de predecir las tasas de interés de colocación de la cartera comercial de los bancos colombianos. -- 5.2.4. Evaluar y escoger el modelo con mejor rendimiento en la de predicción de las tasas de interés de colocación de la cartera comercial en los bancos colombianos. -- 6. Marco teórico y jurídico. -- 6.1. Marco teórico. -- 6.1.1. Data mart. -- 6.1.2. Serie de tiempo univariada. -- 6.1.3. Var. -- 6.1.4. Causalidad a lo Granger. -- 6.1.5. Regresión Lasso. -- 6.1.6. Moving Average (MA -- medias móviles). -- 6.1.7. Exponential Triple Smoothing (ETS: suavizamiento exponencial triple). -- 6.1.8. Prophet. -- 6.2. Marco jurídico. -- 6.2.1. Artículo 373 -- Constitución Política de Colombia de 1991. -- 6.2.2. El Banco de la República en la Constitución Política de Colombia de 1991. -- 6.2.3. ¿Por qué es tan importante controlar la inflación?. -- 6.2.4. Definición y objetivo de la política monetaria. -- 6.2.5. Tasa de interés de política monetaria. -- 6.2.6. Circular Básica Contable y Financiera Circular Externa 100 de 1995. -- 6.2.7. Anexo1 Circular Básica Contable y Financiera Circular Externa 100 de 1995. -- 6.2.8. Circular Externa Superfinanciera 034 de 2021. -- 7. Estado del arte. -- 7.1. Understanding the heterogeneity of interest rate adjustments to monetary policy: Evidence for Colombia. -- 7.2. Estadísticas dinámicas Power BI Superfinanciera: informe de tasas y desembolsos por modalidad de crédito. -- 7.3. La estrategia de inflación objetivo en Colombia. Una visión histórica (Borradores de Economía No. 952). Banco de la República. -- 7.4. Minutas Banrep. -- 7.5. Evaluación de la transmisión de la tasa de interés de referencia a las tasas de interés del sistema financiero. -- 8. Marco metodológico. -- 9. Metodología. -- 10. Conclusiones -- limitaciones y próximos pasos. -- 11. Bibliografía.21 páginasDigitalapplication/pdfspaEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/master thesishttps://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib/?oid=366455info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalTasas de interésPronósticoEstablecimientos de créditoColombiaCiencia de datosVariables macroeconómicasDatamartAnálisis exploratorio de datosModelos de series de tiempoVaRHiperparámetrosTesis de Maestría en Ciencia de DatosInterest ratesForecastCredit institutionsColombiaData scienceMacroeconomic variablesDatamartExploratory data analysisTime series modelsVaRHyperparametersinstname:Universidad Icesireponame:Biblioteca Digitalrepourl:https://repository.icesi.edu.co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2