Home Guía de uso ¿Cómo Publicar? SID Contacto
Identificador #21479· Link permamente: /21479
Tesina de grado  
 

Modelos predictivos de años recesivos en Argentina utilizando algoritmos de machine learning

Por: enviar el email al autor Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas

Realizada en:

Páginas: 50 p.

Idioma: Español


Este objeto forma parte del micrositio Tesis de grado de Ciencias Económicas

Colaboradores: Diblasi, Juan Víctor Director/a;

Nombre de la carrera: Licenciatura en Economía

Institución: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas

Título al que opta: Licenciado/a en Economía


Resumen en Español:

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




Cómo citar este trabajo:

Dichiara, Rodrigo. (2025). Modelos predictivos de años recesivos en Argentina utilizando algoritmos de machine learning: (Tesina de grado). Mendoza, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas.
Dirección URL del informe: https://bdigital.uncu.edu.ar/21479.
Fecha de consulta del artículo: 01/06/26.

Licencia Creative Commons
Este obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Unported.
Conozca más sobre esta licencia >

 
 
Herramientas

NAVEGAR

Jardín Botánico de Chacras de Coria

Fichas descriptivas de las especies del jardín botánico en la Fac. de Ciencias Agrarias.

Derechos Humanos

Selección de trabajos alrededor de la temática de los Derechos Humanos en la Argentina y en Mendoza en particular.

El vino en Mendoza

Una selección de artículos, tesis, informes de investigación y videos sobre temáticas de la vid, la vinificación, la economía y la cultura del vino mendocino

Posgrado de la Facultad de Filosofía y Letras

Espacio virtual que pone a disposición tesis doctorales y trabajos finales de maestría de posgrados dictados en la Facultad de Filosofía y Letras de la UNCuyo.

Tesis de grado de Ciencias Económicas

En este sitio se pueden consultar las tesis de grado de la Facultad de Cs. Económicas de la UCuyo. La búsqueda se puede hacer por autor, titulo y descriptores a texto completo en formato pdf.



//DOSSIERS ESPECIALES

Cada Dossier contiene una selección de objetos digitales en diversos formatos, bajo un concepto temático transversal.
La propuesta invita al usuario a vincular contenidos y conocer los trabajos que la UNCuyo produce sobre temáticas específicas.

 



Ingreso a la Administración

Secretaría Académica
SID - UNCuyo - Mendoza. Argentina.
Comentarios y Sugerencias
Creative Commons License