Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning
Este artículo realiza dos cosas. Primero, realiza un modelo Arima para cada una de las 12 divisiones de gasto que conforma el IPC base 2018, para así, ponderar el pronóstico un paso hacia delante de la inflación mensual. Para este modelo fue necesario la serie de empalme del IPC entre la canasta bas...
- Autores:
-
Peña Ordóñez, Andrés Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44645
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/44645
- Palabra clave:
- Inflación
Pronóstico de la economía
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Random Forest
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id |
UNIANDES2_0b27688322e88615ae19880e254c1a28 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44645 |
network_acronym_str |
UNIANDES2 |
network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
repository_id_str |
|
spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ábrego Pérez, Adriana Lourdesdaf9e38b-c3e7-486b-a9e8-d0b7c1caf2bb600Peña Ordóñez, Andrés Camiloa77f7341-8553-496d-8109-0ace4091f211600Castillo Hernández, Mario2020-09-03T14:57:30Z2020-09-03T14:57:30Z2019http://hdl.handle.net/1992/44645u830810.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Este artículo realiza dos cosas. Primero, realiza un modelo Arima para cada una de las 12 divisiones de gasto que conforma el IPC base 2018, para así, ponderar el pronóstico un paso hacia delante de la inflación mensual. Para este modelo fue necesario la serie de empalme del IPC entre la canasta base 2008 y base 2018. Segundo, realiza un modelo mediante un Random Forest que permita pronosticar la inflación mensual. Ambos modelos realizaron el pronóstico desde noviembre de 2017 hasta octubre de 2019. Como resultado, el modelo a través de Random Forest mejora el pronóstico que realizó el modelo desagregado Arima, esto bajo diferentes medidas de error.This article is a twofold objective. First, it performs an Arima model for each of the 12 spending groups which conforms the CPI, thus, the forecast one step ahead of the monthly inflation will be the pooling of the forecasts. For this model, it was necessary the joint series between 2018þs CPI and 2008þs CPI. Second, it applies a Random Forest, Machine Learning technique to forecast monthly inflation. Both models forecasted from November 2017 to October 2019. As a result, the Random Forest improves the Arima disaggregatedþs model, under different error measurements.Ingeniero IndustrialPregrado78 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaPronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine LearningTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPInflaciónPronóstico de la economíaAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Random ForestIngenieríaPublicationTHUMBNAILu830810.pdf.jpgu830810.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7455https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/694706d4-8797-4e84-b4cf-c2f4676450d9/download9c9253c7ef297e9d3037eb73dd7c6437MD55ORIGINALu830810.pdfapplication/pdf1293865https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ba667850-2801-4c35-8657-cc5e521353a3/download8954d8734a0fe2bd9862eb32fa3a6d36MD51TEXTu830810.pdf.txtu830810.pdf.txtExtracted texttext/plain101776https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/33f9b498-f528-46cd-8673-19fbb28852b2/download95bc7a8a30e5d51bfefb957363cd622aMD541992/44645oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/446452023-10-10 16:46:50.582https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
title |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
spellingShingle |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning Inflación Pronóstico de la economía Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Random Forest Ingeniería |
title_short |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
title_full |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
title_fullStr |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
title_full_unstemmed |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
title_sort |
Pronóstico de la inflación colombiana: una aproximación desde un modelo Arima desagregado y Machine Learning |
dc.creator.fl_str_mv |
Peña Ordóñez, Andrés Camilo |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Ábrego Pérez, Adriana Lourdes |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Peña Ordóñez, Andrés Camilo |
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Castillo Hernández, Mario |
dc.subject.armarc.es_CO.fl_str_mv |
Inflación Pronóstico de la economía Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Random Forest |
topic |
Inflación Pronóstico de la economía Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Random Forest Ingeniería |
dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
description |
Este artículo realiza dos cosas. Primero, realiza un modelo Arima para cada una de las 12 divisiones de gasto que conforma el IPC base 2018, para así, ponderar el pronóstico un paso hacia delante de la inflación mensual. Para este modelo fue necesario la serie de empalme del IPC entre la canasta base 2008 y base 2018. Segundo, realiza un modelo mediante un Random Forest que permita pronosticar la inflación mensual. Ambos modelos realizaron el pronóstico desde noviembre de 2017 hasta octubre de 2019. Como resultado, el modelo a través de Random Forest mejora el pronóstico que realizó el modelo desagregado Arima, esto bajo diferentes medidas de error. |
publishDate |
2019 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2019 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-09-03T14:57:30Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-09-03T14:57:30Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/44645 |
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u830810.pdf |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
url |
http://hdl.handle.net/1992/44645 |
identifier_str_mv |
u830810.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
78 hojas |
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería Industrial |
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Industrial |
dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
instname_str |
Universidad de los Andes |
institution |
Universidad de los Andes |
reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
collection |
Repositorio Institucional Séneca |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/694706d4-8797-4e84-b4cf-c2f4676450d9/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ba667850-2801-4c35-8657-cc5e521353a3/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/33f9b498-f528-46cd-8673-19fbb28852b2/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
9c9253c7ef297e9d3037eb73dd7c6437 8954d8734a0fe2bd9862eb32fa3a6d36 95bc7a8a30e5d51bfefb957363cd622a |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
_version_ |
1818111798947086336 |