Identificador #21479·
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Tesina de grado |
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Modelos predictivos de años recesivos en Argentina utilizando algoritmos de machine learning
Por:
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
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Las recesiones económicas tienen efectos muy nocivos tanto para la economía como para la sociedad. Es por ello que contar con datos e información oportuna acerca de las condiciones de la economía es muy importante para la toma de decisiones de los distintos agentes económicos y para el diseño de la política económica por parte del policymaker.
El Producto Interno Bruto (PIB) es el principal indicador económico sobre la actividad de una economía. Sin embargo, este indicador cuenta con la gran desventaja de que se publica en forma trimestral y con un retraso mayor a 2 meses, por lo que los datos oficiales del PIB no son nunca oportunos para la toma de decisiones.
El presente estudio desarrolla modelos de machine learning para predecir de manera anticipada si un año terminará siendo recesivo o no. Los modelos reciben como inputs datos de variables relacionadas a la política monetaria y cambiaria: agregado monetario M3, base monetaria, inflación mensual e interanual, tasas de interés de EE.UU. y doméstica, tipo de cambio oficial y reservas internacionales. Los modelos resultantes no sólo podrían ayudar al policymaker a cambiar rápidamente el rumbo de sus políticas ante una alerta de recesión para evitar caer en la misma y evitar así sus efectos nocivos, sino también podrían ayudar a las empresas y demás agentes económicos al brindarles información oportuna sobre el estado de la actividad económica en los próximos meses.
Disciplinas:
Ciencias económicas
Descriptores:
ECONOMÍA - TOMA DE DECISIONES - POLÍTICA ECONÓMICA - ACTIVIDAD ECONÓMICA - PRODUCTO BRUTO INTERNO (PBI)
Palabras clave:
Efecto económico y social - Métricas de evaluación

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