Nowcasting de la actividad económica en Argentina: una aproximación desde Machine Learning
| dc.contributor | Cornejo, Magdalena | es_AR |
| dc.contributor.advisor | Cornejo, Magdalena | es_AR |
| dc.contributor.author | Pejkovich Balbiani, Tobías | es_AR |
| dc.coverage.spatial | Argentina | es_AR |
| dc.date.accessioned | 2023-05-03T17:33:18Z | |
| dc.date.available | 2023-05-03T17:33:18Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description | Por motivos relacionados con los derechos de autor este documento solo puede ser consultado en la Biblioteca Di Tella. Para reservar una cita podés ponerte en contacto con repositorio@utdt.edu. | es_AR |
| dc.description.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. | es_AR |
| dc.format.extent | 71 p. | es_AR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11779 | |
| dc.language | spa | es_AR |
| dc.publisher | Universidad Torcuato Di Tella | es_AR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_AR |
| dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
| dc.subject | Econometría | es_AR |
| dc.subject | Actividad Económica | es_AR |
| dc.subject | Producto Bruto Interno | es_AR |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | es_AR |
| dc.subject.keyword | Estimador Mensual de la Actividad Económica (EMAE) | es_AR |
| dc.title | Nowcasting de la actividad económica en Argentina: una aproximación desde Machine Learning | es_AR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_AR |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | es_AR |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |
| organization.identifier.ror | https://ror.org/04sxme922 | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Torcuato Di Tella | es_AR |
| thesis.degree.name | Maestría en Econometría | es_AR |
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- MEC_Pejkovich Balbiani_2022.pdf
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