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http://hdl.handle.net/10469/23602| Tipo de Material: | Tesis de maestría |
| Título : | Modelos de nowcasting para la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador, una aplicación de Machine Learning |
| Autor : | Guerra Burbano, Silvio Wladimir |
| Asesor de Tesis: | Ponce Jarrín, Juan (Director) |
| Fecha de Publicación : | may-2025 |
| Ciudad: Editorial : | Quito, Ecuador : Flacso Ecuador |
| Cita Sugerida : | Guerra Burbano, Silvio Wladimir. 2025. Modelos de nowcasting para la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador, una aplicación de Machine Learning. Tesis de maestría, Flacso Ecuador. |
| Descriptores / Subjects : | PREVISIÓN ECONÓMICA MACROECONOMÍA ANÁLISIS ESTADÍSTICO INTELIGENCIA ARTIFICIAL TOMA DE DECISIONES INDICADORES SOCIOECONÓMICOS ESTADÍSTICAS ECONÓMICAS ECUADOR |
| Paginación: | 53 páginas |
| Resumen / Abstract : | Esta tesis investiga cómo los modelos de Machine Learning (ML) pueden mejorar los pronósticos inmediatos (nowcast) del Producto Interno Bruto (PIB) de Ecuador. La hipótesis planteada es que los modelos de ML ofrecen pronósticos más precisos, medidos a través de la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE). Además, se espera que estos modelos ofrezcan estimaciones en tiempo real, proporcionando información útil antes de que se publiquen las cifras oficiales del PIB, las cuales tienen un retraso de tres meses en Ecuador. Para probar esta hipótesis, utilicé varios modelos de ML, como Lasso, Ridge, Random Forest, XGBoost y Support Vector Machines (SVM), comparándolos con el modelo ARIMA, utilizado como referencia (benchmark). Empleé datos macroeconómicos con mayor frecuencia, como la inflación, la recaudación de impuestos, el consumo eléctrico, entre otras, lo que permitió obtener pronósticos en tiempo real. |
| Copyright: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| URI: | http://hdl.handle.net/10469/23602 |
| Aparece en las colecciones: | Economía - Tesis Maestrías |
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