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Title: Desarrollo de un software para la predicción del dólar con respecto al sol en casas de cambio en Lima en el año 2023
Authors: Espinoza Rua, Celes Alonso
Avalos Halhuay, Jordan Ruddy
Castillo Valente, Marcos Anthony
Pachas Roque, Angel Jesus
Zevallos Escobar, Piero Jesus
Keywords: Desarrollo de software
Modelo de negocio
Issue Date: Dec-2023
Publisher: San Ignacio de Loyola - Escuela ISIL
Abstract: La finalidad de esta investigación es calcular la fluctuación del dólar respecto al sol mediante la aplicación de algoritmos de predicción en las casas de cambio de Lima para el año 2023. Este estudio adopta un enfoque mixto, aplicado y experimental. Se llevaron a cabo encuestas, en las cuales se seleccionó una muestra de 50 profesionales en banca y finanzas, así como un Focus Group dirigido a 5 propietarios de casas de cambio en Lima. La recopilación de datos se realizó a través de un cuestionario en Google Forms y se llevó a cabo un análisis estadístico. Las respuestas de los propietarios de las casas de cambio se registraron en una hoja de cálculo de Excel. Las variables de interés en esta investigación son la fluctuación de la moneda (dólar con respecto al sol) y los algoritmos de predicción. Como resultado de este estudio, se concluye que los algoritmos de predicción utilizados son fiables, con un margen de error promedio del 3.17% para los años 2022 y 2023. Además, se observó un notable interés por parte de las casas de cambio en adquirir este tipo de software, considerándolo atractivo y valioso para sus operaciones.
URI: https://repositorio.isil.pe/handle/123456789/1293
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