Análisis de los rendimientos de las afores en México mediante modelos de aprendizaje automático - Fragoso Flores, Clara Itzel; Méndez González, Luis Carlos; Riosvelasco Monroy, Georgina Elizabeth (Memorias Científicas y Tecnológicas, 2025)
Este estudio aborda la problemática de la incertidumbre y la falta de información clara que enfrentan los trabajadores mexicanos al tomar decisiones sobre sus ahorros para el retiro administrados por las Afores (Administradoras de Fondos para el Retiro). La falta de un análisis predictivo dificulta la toma de decisiones informadas y limita la capacidad de los trabajadores para planificar su futuro financiero. El proyecto busca desarrollar un modelo predictivo, basado en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), para estimar el rendimiento futuro de las Afores. El objetivo principal es ofrecer una herramienta accesible que permita a los trabajadores analizar y comprender mejor el comportamiento de sus ahorros a largo plazo. El enfoque metodológico incluye la preparación de datos, la selección de algoritmos, el entrenamiento del modelo y la limpieza de datos para asegurar la precisión de las predicciones. El modelo permitirá generar proyecciones del rendimiento de las Afores hasta 5 años en el futuro. Las conclusiones del estudio indican que el modelo desarrollado es una herramienta prometedora para la toma de decisiones informadas, ya que permite realizar comparaciones entre diferentes Afores y mejora la planificación financiera para el retiro. En última instancia, este proyecto busca contribuir a una cultura financiera más sólida y ofrecer a los trabajadores la capacidad de planificar su jubilación con mayor certeza.