Análisis Predictivo sobre el comportamiento del recaudo de impuesto vehicular en el Tolima

El presente proyecto se desarrolló en colaboración con Turrisystem SAS, una empresa tolimense con amplia experiencia en el desarrollo de soluciones tecnológicas para entidades públicas y privadas. El trabajo se centra en aplicar la analítica de datos y el modelado predictivo al servicio de administración del recaudo del impuesto vehicular, que la empresa presta actualmente a la Gobernación del Tolima, con el propósito de fortalecer la planeación presupuestal del departamento y aportar a la eficiencia de la gestión institucional. A partir de los registros históricos del sistema Siver V Tolima, se construyó una base de datos consolidada de 44 meses, sobre la cual se aplicaron procesos de limpieza, transformación y validación de la información. Posteriormente, se evaluaron diferentes algoritmos de predicción, entre ellos regresión lineal, SARIMAX, XGBoost y Transformer multivariado. Este último demostró el mejor desempeño, gracias a su capacidad para analizar de forma simultánea las variables de impuesto, mora y sanción, ofreciendo resultados más estables y precisos frente a los modelos tradicionales. Los hallazgos obtenidos evidencian que la aplicación de modelos de aprendizaje automático permite generar proyecciones más confiables de los ingresos tributarios y anticipar escenarios financieros con mayor exactitud. Esto representa una oportunidad para que la Gobernación del Tolima mejore sus procesos de planeación y control presupuestal, tomando decisiones basadas en evidencia. Asimismo, el proyecto abre la posibilidad para que Turrisystem SAS fortalezca su oferta de valor incorporando soluciones analíticas en su portafolio, consolidándose como un aliado tecnológico en la modernización de la gestión pública regional.

• Autores: Arias Diaz, Willmar Daninson; Turriago Murillo, Oscar
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5961
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/5961
• Palabra clave: Tolima - Impuesto vehicular - Recaudo; Analítica de datos; Modelo Predictivo; Impuesto Vehicular; Data analytics; Predictive Model; Vehicle Tax
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2