Curvas de movilidad salarial a partir de la segmentación de afiliados al sistema previsional uruguayo

dc.contributor.advisorBianchi, Alejandro
dc.contributor.tribunalEspinosa Peralta, Carlos Marcelo
dc.contributor.tribunalVillalba González, Juan Ignacio
dc.creatorNuñez Bravo, Javier Nicolas
dc.date.accessioned2025-11-18T17:59:45Z
dc.date.available2025-11-18T17:59:45Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractEl siguiente proyecto tiene como objetivo principal generar curvas de movilidad salarial por sector de actividad mediante la segmentación de afiliados al sistema previsional uruguayo. Esta propuesta surge como una alternativa a la metodología histórica del Banco de Previsión Social (BPS), que clasifica a los individuos únicamente por sexo y sector de actividad, y estima para cada grupo trayectorias salariales promedio según la edad. Dado que cerca del 70% de la fuerza laboral activa se concentra en el sector Industria y Comercio, este enfoque tradicional genera una segmentación poco detallada, lo cual puede afectar la precisión de las proyecciones salariales y, en consecuencia, la fiabilidad de las estimaciones jubilatorias. Contar con proyecciones más precisas es fundamental para mejorar la planificación previsional individual y para que las Administradoras de Fondos de Ahorro Previsional (AFAP) puedan estimar de forma más exacta los flujos futuros a administrar, así como sus ingresos por comisiones en el corto y mediano plazo. Por ello, los resultados del trabajo no constituyen un producto final, sino un insumo esencial para el motor de cálculo jubilatorio utilizado por dichas administradoras. El estudio incorpora mejoras metodológicas respecto a desarrollos previos, asegurando la validez de los resultados y proporcionando eficiencia y escalabilidad para futuras ejecuciones. Tras un extenso proceso de preprocesamiento de datos, experimentación con diversos modelos de aprendizaje no supervisado y definición de métricas de desempeño, se seleccionó un esquema basado en el algoritmo k-means, complementado con reducción de dimensionalidad mediante Factorial Analysis for Mixed Data (FAMD). Esta combinación permitió integrar variables categóricas y continuas, disminuir el ruido y mejorar la separación entre grupos, fortaleciendo así la calidad de las curvas generadas.
dc.format.extent96 p. diagrs., tbls., grafs.
dc.format.mimetypePDF
dc.identifier.citationNuñez Bravo, J. N. (2025). Curvas de movilidad salarial a partir de la segmentación de afiliados al sistema previsional uruguayo (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7758
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11968/7758
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97538
dc.rights.levelAcceso abierto
dc.subjectPROYECTOS-MD
dc.subjectSISTEMAS DE PREVISION SOCIAL
dc.subjectANALISIS DE CLUSTERS
dc.subjectTRABAJO
dc.subjectBENCHMARKING
dc.titleCurvas de movilidad salarial a partir de la segmentación de afiliados al sistema previsional uruguayo
dc.typeTrabajo final de carrera
dc.type.versionVersión publicada
ort.thesis.careerFI - Master en Ingeniería - MD
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelMaster
ort.thesis.degreenameMaster en Big Data
ort.thesis.degreetypeProyecto
ort.thesis.noteMaster Proyecto (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería

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