Show simple item record

dc.contributor.advisorRamírez Gutiérrez, Catherine Helene / Directora
dc.contributor.authorTéllez Rodríguez, María Fernanda
dc.contributor.authorTorres Becerra, Ángel David
dc.date.accessioned2022-09-28T17:00:37Z
dc.date.available2022-09-28T17:00:37Z
dc.date.issued2022-09-26
dc.identifier.urihttp://repository.unipiloto.edu.co/handle/20.500.12277/12081
dc.description.abstractTeniendo en cuenta que hay retraso en las publicaciones de las cifras del DANE y que se suele presentar incertidumbre en el mercado y en la economía, por la espera de los resultados, es viable y habitual que se hagan predicciones de dichas cifras mientras se espera su publicación, para así ir recolectando información de las variables. Por tanto, el presente trabajo de grado propone un modelo econométrico de NowCast (en español predicción inmediata) utilizando distintos modelos de Machine Learning, - haciendo uso finalmente del modelo de XGBOOST, dado que fue el modelo que presentó un mejor ajuste al indicador- cuya función principal, es pronosticar la tasa de desempleo en Colombia en una menor temporalidad. A su vez, se estima la tasa de inflación para el mismo periodo proyectado por distintos métodos, y finalmente se representa la relación entre esos dos indicadores mediante una forma de curva de Phillips clásica. La finalidad de este trabajo es otorgar un insumo principalmente para profesionales, investigadores, empresarios y público interesado en materia de lo aquí presente, ofreciendo un modelo que ayude a la toma de decisiones futuras económico-financieras, de manera rápida y en situaciones de incertidumbre ante la espera de resultados por el DANE.es
dc.description.abstractTaking into account that there is a delay in the publication of DANE figures and that there is usually uncertainty in the market and in the economy, due to the waiting for the results, it is feasible and usual to make predictions of said figures while waiting for their release. publication, in order to collect information from the variables. Therefore, this degree work proposes an econometric model of NowCast (immediate prediction in Spanish) using different Machine Learning models, - finally making use of the XGBOOST model, since it was the model that presented a better fit to the indicator- whose main function is to forecast the unemployment rate in Colombia in a shorter period of time. In turn, the inflation rate is estimated for the same period projected by different methods, and finally the relationship between these two indicators is represented by a classic Phillips curve. The purpose of this work is to provide an input mainly for professionals, researchers, businessmen and the public interested in the matter of what is present here, offering a model that helps to make future economic-financial decisions, quickly and in situations of uncertainty before awaiting results by DANE.en
dc.rightsReconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 2.5 Colombia*
dc.rightsReconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectDesempleoes
dc.subjectInflaciónes
dc.subjectToma de decisioneses
dc.subjectCurva de Phillipses
dc.subjectUnemploymenten
dc.subjectInflationen
dc.subjectDecision makingen
dc.subjectPhillips curveen
dc.titleNowcasting de la tasa de desempleo de Colombia por medio de machine learning y pronóstico de la inflación y representación por medio de la curva de Phillips proyectadaes
dc.typeTrabajo de Gradoes
dc.creator.modalityPresenciales


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 2.5 Colombia
Except where otherwise noted, this item's license is described as Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 2.5 Colombia