Browsing by Subject "Variables macroeconómicas"

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    Construcción de un modelo para predecir ventas de unidades nuevas de vivienda en Cali por medio de técnicas de aprendizaje estadístico
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Mora García, Jorge Hernán; Conde Chavarro, Leidy Lorena; Arango Londoño, David
    El proyecto tiene como objetivo mejorar la precisión en la predicción de las transacciones de vivienda nueva en el futuro. Actualmente, la determinación de estas transacciones se basa en encuestas y sondeos de percepción de mercado, lo que limita la captura de información completa y actualizada sobre la situación real del mercado y la conducta de los posibles compradores. El proyecto consiste en la construcción de un modelo que utilice información secundaria para predecir las ventas de unidades nuevas de vivienda en el área del Distrito de Cali. Esta información secundaria incluye análisis de tendencias en Google Trends y variables macroeconómicas relevantes, como la inflación, el desempleo, las tasas de interés e indicadores agregados de percepción del consumidor y de desempeño de la economía. El enfoque se basa en técnicas de modelación estadística y métodos de aprendizaje automático supervisados, considerando que todos los datos son series temporales. El modelo realizado proporcionó un método eficaz para obtener predicciones tanto en el volumen como en la tendencia de venta de nuevas unidades de vivienda, respaldando así la toma de decisiones de política. Al utilizar técnicas de aprendizaje estadístico, se logró una mejor comprensión de los factores que influyen en las ventas de viviendas nuevas y, por lo tanto, se mejoró la capacidad de predecir las transacciones futuras. La modelación elaborada permite una planificación más eficiente de los recursos y una mejor comprensión de las dinámicas del mercado de viviendas nuevas en Cali. El proyecto propuso un modelo predictivo con técnicas de aprendizaje estadístico y datos secundarios que predice las ventas de unidades de viviendas nuevas en Cali, proporcionando así información más actualizada y precisa para respaldar la toma de decisiones en el sector de la construcción y servicios públicos, mejorando así la planificación y la comprensión del mercado.
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    Impacto macroeconómico en tarifas energéticas colombianas: análisis con modelo de ciencia de datos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Posada Mesa, Ivan Alejandro; Joaqui Barandica, Orlando
    El presente proyecto aplicado se centró en el análisis de la relación dinámica entre factores macroeconómicos y las tarifas de energía eléctrica en Colombia, un tema de crucial importancia dado el impacto del costo energético en la competitividad económica, el bienestar social y la planificación sectorial. En el contexto colombiano, la volatilidad de las variables macroeconómicas y las particularidades del mercado energético hacen esencial comprender cómo los choques económicos se transmiten a los precios de la electricidad. La problemática abordada fue la necesidad de identificar y modelar estas interrelaciones para mejorar la capacidad de previsión de las tarifas, lo cual resulta fundamental para la toma de decisiones de los agentes del sector, los reguladores y los consumidores. Los objetivos propuestos incluyen la recolección y limpieza de datos tarifarios y macroeconómicos, la reducción de la dimensionalidad de las variables macro a través de PCA, el diseño y entrenamiento de un modelo VAR, el análisis de los impulsos de respuesta y el desarrollo y evaluación de modelos de pronósticos (VAR, SARIMAX, XGBoost y VAR+XGBoost). Los principales resultados obtenidos revelan relaciones dinámicas específicas entre ciertas variables macro y componentes tarifarias, y la evaluación de los modelos de pronóstico sugirió que la combinación VAR+XGBoost demostró, en general, la mayor capacidad para capturar la dinámica real de las series temporales. Las posibles aplicaciones de este trabajo radican en la mejora de la planificación estratégica de las empresas energéticas, la optimización de las políticas regulatorias, la gestión de riesgos financieros y la provisión de información más precisa a los consumidores. Las conclusiones más relevantes señalan la complejidad de la interacción entre la macroeconomía y las tarifas eléctricas, la utilidad del análisis de impulsos para identificar relaciones significativas y el potencial de los modelos híbridos como el VAR+XGBoost para mejorar la precisión de los pronósticos en este sector.