Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends
54 páginas
- Autores:
-
Trespalacios Cárdenas, Lina María
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/4006
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006
- Palabra clave:
- Tasa de desempleo
Pronóstico
Regresión lineal
Nowcasting
Hits
Unemployment rate
Forecast
Linear regression
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021
| id |
REIA2_821c710d5c1c9724f7cfba104f6bd9e5 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.eia.edu.co:11190/4006 |
| network_acronym_str |
REIA2 |
| network_name_str |
Repositorio EIA . |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| title |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| spellingShingle |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends Tasa de desempleo Pronóstico Regresión lineal Nowcasting Hits Unemployment rate Forecast Linear regression |
| title_short |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| title_full |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| title_fullStr |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| title_full_unstemmed |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| title_sort |
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends |
| dc.creator.fl_str_mv |
Trespalacios Cárdenas, Lina María |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
García Suaza, Andrés Felipe |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Trespalacios Cárdenas, Lina María |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Tasa de desempleo Pronóstico Regresión lineal |
| topic |
Tasa de desempleo Pronóstico Regresión lineal Nowcasting Hits Unemployment rate Forecast Linear regression |
| dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
Nowcasting Hits Unemployment rate Forecast Linear regression |
| description |
54 páginas |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-10-20T21:42:02Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-10-20T21:42:02Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2021 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006 |
| dc.identifier.bibliographiccitation.none.fl_str_mv |
Trespalacios Cárdenas, L. M. (2021). Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006 |
| url |
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006 |
| identifier_str_mv |
Trespalacios Cárdenas, L. M. (2021). Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021 |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad EIA |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Ingeniería Financiera |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Envigado (Antioquia, Colombia) |
| institution |
Universidad EIA . |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.eia.edu.co/bitstreams/59efc120-b521-42fb-916c-2c0db2c52972/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/66387031-0b21-411f-b5e8-780387bf9bc5/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/a0bdd85b-b8e4-423a-a78b-bf1eb43e4c47/download https://repository.eia.edu.co/bitstreams/428a83b1-e3c6-43c1-86d8-b1cd7f83a78a/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
e72f74818a70db154e5c664e0c4478a6 da9276a8e06ed571bb7fc7c7186cd8fe a4616be1bf931bc17c206d4b711ad7db 8bf6b2d918e3c23ee3f96fa3c8004d30 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad EIA |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1814100884002439168 |
| spelling |
García Suaza, Andrés Felipe847769b2bd11844dd84d3e1f420a480a600Trespalacios Cárdenas, Lina María1cdd2b9a887aeaebbf4b6e9e02b213432021-10-20T21:42:02Z2021-10-20T21:42:02Z2021https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006Trespalacios Cárdenas, L. M. (2021). Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/400654 páginasRESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.ABSTRACT: Due to the levels of uncertainty that the economy has because of the waiting of the indicator of the macroeconomic variables, a forecasting model was proposed to forecast the Unemplyment rate in Colombia on a weekly basis. The delay of the results of the variables that explain the market movements and the economic cycles can harm the decision-making in government entities due to the delay that the Statistics Generating Entities have in publishing its monthly reports. The development of an indicator that forecast the unemployment rate in a “real time” shows an outlook of how this variable can behave by the time. which helps to political decision-making when the marketplace is not stable. For the development of the Now-casting indicator, a google trends indicator is used to search for key words that has a link with people who are looking for a job in a certain place and in a certain time horizon. With the data that google trends provides, a simple linear regression model will be performed in R studio. Once the model is created, the respective forecasts are estimated and made, the efficiency of the forecast is measured and compared with other scenarios. It is expected to achieve a good prediction of the unemployment rate, which is useful for taking control measures if an increase in the variable is shown.PregradoIngeniero(a) Financiero(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería FinancieraEscuela de Ciencias Económicas y AdministrativasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google TrendsTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTasa de desempleoPronósticoRegresión linealNowcastingHitsUnemployment rateForecastLinear regressionPublicationORIGINALTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdfTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdfapplication/pdf1897293https://repository.eia.edu.co/bitstreams/59efc120-b521-42fb-916c-2c0db2c52972/downloade72f74818a70db154e5c664e0c4478a6MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82515https://repository.eia.edu.co/bitstreams/66387031-0b21-411f-b5e8-780387bf9bc5/downloadda9276a8e06ed571bb7fc7c7186cd8feMD57TEXTTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdf.txtTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdf.txtExtracted texttext/plain93786https://repository.eia.edu.co/bitstreams/a0bdd85b-b8e4-423a-a78b-bf1eb43e4c47/downloada4616be1bf931bc17c206d4b711ad7dbMD58THUMBNAILTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdf.jpgTrespalaciosLina_2021_ModelodeNowcasting.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9191https://repository.eia.edu.co/bitstreams/428a83b1-e3c6-43c1-86d8-b1cd7f83a78a/download8bf6b2d918e3c23ee3f96fa3c8004d30MD5911190/4006oai:repository.eia.edu.co:11190/40062023-07-25 16:57:26.666https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |