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 de...
- Autores:
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Bautista Manrique, Luis Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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- 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
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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. |
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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.The Beta regression models have taken great importance in how these explain the continue variables that are restricted to the Interval (0,1) such as rates and proportions. The t and prediction of temporal series as unemployment rate is an important tool for economic decisions of a country due to it presents a temporal o cyclical tendency. In this study, we propose the application of Bayesian Beta Dynamic model for unemployment rate in Colombia from January 2001 to June 2017. Fit Beta regression models and Bayesian Beta models was maked also a comparison of quality the t provided by each suggested model was considered. Finally, we found that with the application of Bayesian Beta Dynamic model some factors of in uence on unemployment rate are identi ed.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aplicación del Modelo Beta Bayesiano Dinámico para la tasa de desempleo en ColombiaUnemployment rateDynamic Bayesian Beta ModelsTime seriesModelos lineales (Estadística)Análisis de regresiónDesempleo -- Métodos estadísticosTasa de desempleoModelo Beta Bayesiano DinámicoSerie temporalExplicación de variables continuasDecisiones económicas de un paísTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáBermúdez Rubio Dagoberto, Modelamiento Bayesiano de caudal y precipitación aplicando modelos dinámicos y procesos de Poisson no homogéneos(Repositorio, Universidad Nacional de Colombia).Box, G. & Jenkins, G.(1976). Time Series Analysis: Forecasting & Control., Prentice Hall, London.Cepeda, E. (2001), Modelagem Bayesiana da variabilidade em modelos lineares generalizado, PhD thesis, Universidade Federal Do Rio De Janeiro.Cepeda, E. & Gamerman, D. (2005). Bayesian Methodology For Modelling Parameters in the two Parameter Exponential Family, ESTADÍSTICA 57, 93-105.Cepeda,E.,Jaimes,Daniel.,Marin, M. y Rojas,J(2016) . Bayesian Beta Regression with the Bayesianbetareg R-Package. Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá.C.Q. da-Silva, H. S. Migon. and L. T., Correia(2010), Dynamic Bayessian Beta ModelsDa-Silva,C. and Migon,H.(2014). Hierarchical Dynamic Beta Model.Universidade de Brasília, Brasília - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de JaneiroD.J. Spiegelhalter, N.G. Best, B.P Carlin, and A. Linde(2002). Bayesian measures of model complexity and t, Journal of the Royal Statistical Society series B 64, 583-639.Ferrari,S. and Cribari-Neto,F (2004). Beta Regression for modelling rates and proportions.Universidad de São Paulo,São Paulo - Universidade Federal de Pernambuco, Recife.Figueroa-Zuñiga, J. I., Arellano-Valle, R. B. & Ferrari, S. L. (2013). Mixed beta regression:A bayesian perspective,Computational Statistics & Data Analysis 61, 137-147.Harrison, P. J. & Stevens, C. V. (1976). Bayesian Forecasting., Journal of the Royal Statistical Society (38): 205?247.López,E y Misas, M.(2006). Las fuentes del desempleo en Colombia: un examen a partir de un modelo SVEC. Banco de la República de ColombiaP. Heidelberger and P. Welch(1981). A spectral method for confidence interval generation and run length control in simulations, Communications of The ACMP. Heidelberger and P. Welch(1983). Simulation run length control in the presence of an initial transient,Operations ResearchTejedor,F.(2014). 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