Nowcasting de la actividad económica en Argentina: una aproximación desde Machine Learning

Abstract

El objetivo de este trabajo es proyectar el EMAE sin estacionalidad (EMAE s.e.) a un mes vista con métodos de aprendizaje supervisado, tanto desde un enfoque univariado como multivariado (utilizando una serie de indicadores económicos que se conocen anticipadamente al EMAE), y contrastarlos con respecto a otros modelos econométricos más tradicionales de series de tiempo. En definitiva, el objetivo de este trabajo es intentar obtener una estimación fiable del EMAE s.e. de forma anticipada a la publicación del dato oficial, por lo que se busca un equilibrio entre celeridad y precisión para medir la evolución de la actividad económica con un menor rezago.