This document offers an innovative perspective on optimizing the detection of irregularities in public resource management by integrating Bayesian models, fuzzy logic, and large-scale data analysis. Through an empirical study focused on the case of Veracruz (2011–2016), it demonstrates the value of combining probabilistic inference techniques with the flexibility of fuzzy logic to classify the severity of accounting and financial findings. In addition, the inclusion of machine learning and Big Data algorithms provides enhanced capabilities for analyzing large volumes of information, identifying anomalous patterns, and generating early alerts.
Its multidisciplinary approach reveals how traditional audits can be strengthened through mathematical and computational tools, offering greater accuracy and speed in governmental oversight. Readers will find a practical proposal for prioritizing risks and irregularities, enabling more effective allocation of oversight efforts. With these contributions, the work stands out as an essential resource for auditors, researchers, and public officials seeking to innovate in transparency and accountability, ensuring the correct and efficient use of public funds.
Inhaltsverzeichnis (Tabla de Contenidos)
- Introducción
- Antecedentes Teóricos
- Fiscalización Gubernamental en México
- Modelos Bayesianos
- Lógica Difusa
- Análisis de Grandes Volúmenes de Datos
- Integración de Inferencia Bayesiana, Lógica Difusa y Big Data en la Fiscalización Gubernamental
- Conclusiones preliminares
- Modelo Inferencial Integrado
- Elementos Base
- Definición Operativa de Irregularidad
- Conclusiones preliminares
- Incorporación de Datos del Caso Veracruz (2011-2016)
- Antecedentes de la Fiscalización en Veracruz
- Principales Irregularidades Detectadas
- Monto Observado, Recuperaciones y Probable Daño al Erario
- Priorización Bayesiana
- Conclusiones preliminares
- Metodología de Implementación
- Recolección de Datos
- Diseño del Motor de Inferencia
- Prueba Piloto
- Conclusión preliminar
- Resultados Empíricos y Discusión
- Análisis Exploratorio de Datos de Veracruz
- Beneficios en Detección Temprana
- Conclusiones preliminares
- Limitaciones y Recomendaciones
- Conclusiones preliminares
- Índice Integrado de Irregularidad: Un Enfoque Bayesiano
- Representación Esquemática del Índice Integrado de Irregularidad
- Fundamentos Teóricos y Matemáticos del Modelo
- Probabilidad Bayesiana en la Auditoría
- Lógica Difusa en la Evaluación de Hallazgos
- Integración de Datos Cuantitativos
- Descripción Detallada del Modelo Gráfico
- Automatización de la Fiscalización Gubernamental: Un Enfoque Integrado con Modelos Probabilísticos, Lógica Difusa y Big Data
- Líneas Futuras de Investigación
- Conclusiones preliminares
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objetivos y Temas Clave)
Este trabajo tiene como objetivo principal desarrollar e implementar un modelo híbrido para la detección automatizada de irregularidades en la fiscalización gubernamental, utilizando modelos bayesianos, lógica difusa y técnicas de Big Data. El estudio se centra en el caso del estado de Veracruz (2011-2016) como ejemplo práctico.
- Aplicación de modelos bayesianos a la auditoría gubernamental.
- Integración de la lógica difusa para el manejo de la incertidumbre en la detección de irregularidades.
- Utilización de técnicas de Big Data para el análisis de grandes volúmenes de información.
- Desarrollo de un índice integrado de irregularidad.
- Análisis del caso de Veracruz como estudio de caso práctico.
Zusammenfassung der Kapitel (Resumen de Capítulos)
Introducción: Esta sección presenta el contexto de la fiscalización gubernamental en México, destacando el creciente volumen de datos y la necesidad de metodologías más eficientes para detectar irregularidades. Se introduce la propuesta de un modelo híbrido que integra modelos bayesianos, lógica difusa y técnicas de Big Data para abordar este desafío. Se enfatiza la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en el sector público.
Antecedentes Teóricos: Este capítulo proporciona una revisión de la literatura sobre fiscalización gubernamental en México, modelos bayesianos, lógica difusa, análisis de grandes volúmenes de datos, y la integración de estas herramientas en el contexto de la auditoría. Se establecen los fundamentos teóricos del modelo propuesto, ofreciendo un marco conceptual para los capítulos posteriores.
Modelo Inferencial Integrado: Se describe el modelo híbrido propuesto, detallando sus componentes principales: la definición operativa de irregularidad, la integración de la inferencia bayesiana y la lógica difusa, y la incorporación de datos masivos. Se exponen los elementos básicos del modelo y se justifica su diseño para la detección de anomalías en la gestión de recursos públicos.
Incorporación de Datos del Caso Veracruz (2011-2016): Este capítulo aplica el modelo propuesto al caso de Veracruz entre 2011 y 2016. Se analizan los antecedentes de la fiscalización en la región, las principales irregularidades detectadas, el monto del daño al erario, y cómo se utiliza la priorización bayesiana para focalizar la auditoría. El capítulo sirve como estudio de caso para ilustrar la aplicación práctica del modelo.
Metodología de Implementación: Se describe la metodología empleada para la recolección de datos, el diseño del motor de inferencia y la prueba piloto del modelo. Este capítulo detalla el proceso de implementación del modelo, desde la obtención de los datos hasta la validación del sistema desarrollado.
Resultados Empíricos y Discusión: Esta sección presenta los resultados del análisis de datos de Veracruz, incluyendo un análisis exploratorio y una evaluación de los beneficios de la detección temprana de irregularidades. Se discute la eficacia y las limitaciones del modelo en un contexto real.
Limitaciones y Recomendaciones: Se identifican las limitaciones del modelo y se proponen recomendaciones para futuras investigaciones y mejoras. Se discuten las posibles áreas de desarrollo y optimización del sistema.
Índice Integrado de Irregularidad: Un Enfoque Bayesiano: Se describe en detalle el índice integrado de irregularidad, su representación esquemática, los fundamentos teóricos y matemáticos, y la forma en que se integra la probabilidad bayesiana y la lógica difusa. Se detalla la automatización del proceso de fiscalización mediante la combinación de modelos probabilísticos, lógica difusa y big data. Se incluyen además líneas futuras de investigación.
Schlüsselwörter (Palabras clave)
Fiscalización gubernamental, modelos bayesianos, lógica difusa, Big Data, Auditoría Superior de la Federación, Veracruz, detección de irregularidades, transparencia, rendición de cuentas.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el objetivo principal de este documento?
El objetivo principal es desarrollar e implementar un modelo híbrido para la detección automatizada de irregularidades en la fiscalización gubernamental, utilizando modelos bayesianos, lógica difusa y técnicas de Big Data. El estudio se centra en el caso del estado de Veracruz (2011-2016) como ejemplo práctico.
¿Cuáles son los temas clave abordados en este documento?
Los temas clave incluyen la aplicación de modelos bayesianos a la auditoría gubernamental, la integración de la lógica difusa para el manejo de la incertidumbre en la detección de irregularidades, la utilización de técnicas de Big Data para el análisis de grandes volúmenes de información, el desarrollo de un índice integrado de irregularidad y el análisis del caso de Veracruz como estudio de caso práctico.
¿Qué se presenta en la sección de "Introducción"?
La sección de "Introducción" presenta el contexto de la fiscalización gubernamental en México, destacando el creciente volumen de datos y la necesidad de metodologías más eficientes para detectar irregularidades. Se introduce la propuesta de un modelo híbrido que integra modelos bayesianos, lógica difusa y técnicas de Big Data para abordar este desafío. Se enfatiza la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en el sector público.
¿Qué se cubre en la sección de "Antecedentes Teóricos"?
La sección de "Antecedentes Teóricos" proporciona una revisión de la literatura sobre fiscalización gubernamental en México, modelos bayesianos, lógica difusa, análisis de grandes volúmenes de datos, y la integración de estas herramientas en el contexto de la auditoría. Se establecen los fundamentos teóricos del modelo propuesto, ofreciendo un marco conceptual para los capítulos posteriores.
¿Qué se describe en el "Modelo Inferencial Integrado"?
Se describe el modelo híbrido propuesto, detallando sus componentes principales: la definición operativa de irregularidad, la integración de la inferencia bayesiana y la lógica difusa, y la incorporación de datos masivos. Se exponen los elementos básicos del modelo y se justifica su diseño para la detección de anomalías en la gestión de recursos públicos.
¿Cómo se utiliza el caso de Veracruz (2011-2016) en este documento?
El caso de Veracruz entre 2011 y 2016 se utiliza para aplicar el modelo propuesto. Se analizan los antecedentes de la fiscalización en la región, las principales irregularidades detectadas, el monto del daño al erario, y cómo se utiliza la priorización bayesiana para focalizar la auditoría. El capítulo sirve como estudio de caso para ilustrar la aplicación práctica del modelo.
¿Qué se explica en la "Metodología de Implementación"?
Se describe la metodología empleada para la recolección de datos, el diseño del motor de inferencia y la prueba piloto del modelo. Este capítulo detalla el proceso de implementación del modelo, desde la obtención de los datos hasta la validación del sistema desarrollado.
¿Qué se presenta en "Resultados Empíricos y Discusión"?
Esta sección presenta los resultados del análisis de datos de Veracruz, incluyendo un análisis exploratorio y una evaluación de los beneficios de la detección temprana de irregularidades. Se discute la eficacia y las limitaciones del modelo en un contexto real.
¿Qué se identifica en la sección de "Limitaciones y Recomendaciones"?
Se identifican las limitaciones del modelo y se proponen recomendaciones para futuras investigaciones y mejoras. Se discuten las posibles áreas de desarrollo y optimización del sistema.
¿Qué se detalla en la sección "Índice Integrado de Irregularidad: Un Enfoque Bayesiano"?
Se describe en detalle el índice integrado de irregularidad, su representación esquemática, los fundamentos teóricos y matemáticos, y la forma en que se integra la probabilidad bayesiana y la lógica difusa. Se detalla la automatización del proceso de fiscalización mediante la combinación de modelos probabilísticos, lógica difusa y big data. Se incluyen además líneas futuras de investigación.
¿Cuáles son las palabras clave asociadas a este documento?
Las palabras clave son: Fiscalización gubernamental, modelos bayesianos, lógica difusa, Big Data, Auditoría Superior de la Federación, Veracruz, detección de irregularidades, transparencia, rendición de cuentas.
- Quote paper
- Carlos Medel-Ramírez (Author), 2025, Aplicación de Modelos Bayesianos y Lógica Difusa para la Detección Automatizada de Irregularidades en la Fiscalización Gubernamental, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1572553
