Aplicación del Modelo Beta Bayesiano Dinámico para la tasa de desempleo en Colombia

Los modelos de regresión Beta han tomado gran importancia en la explicación de variables continuas que se encuentran restringidas al intervalo (0,1), por ejemplo, las tasas y proporciones. El ajuste y la predicción de series temporales como la tasa de desempleo, es una herramienta importante para decisiones económicas de un país, dado que presenta una tendencia temporal o cíclica. Se propone en este trabajo, la aplicación del modelo Beta Bayesiano Dinámico de la tasa de desempleo en Colombia entre enero 2001 y junio 2017, para abordar al ajuste de nuestro modelo, se realizó el ajuste de modelos Beta clásicos y modelos Beta Bayesianos, comparando la calidad del ajuste que proporciona cada modelo planteado. Con la aplicación del modelo Beta Bayesiano Dinámico se identi can algunos factores de in uencia en la tasa del desempleo.

• Autores: Bautista Manrique, Luis Fernando
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/10371
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/10371
• Palabra clave: Unemployment rate; Dynamic Bayesian Beta Models; Time series; Modelos lineales (Estadística); Análisis de regresión; Desempleo -- Métodos estadísticos; Tasa de desempleo; Modelo Beta Bayesiano Dinámico; Serie temporal; Explicación de variables continuas; Decisiones económicas de un país
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