Uso de técnicas de machine learning para la predicción de las tasas de desempleo y ocupación en tres ciudades de Colombia: Cali, Medellín y Popayán
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Date
2023
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
En los últimos dos años, la economía regional en Colombia ha sufrido choques económicos y sociales sin precedentes debido a la pandemia del Covid19 y el paro nacional. En consecuencia, las técnicas econométricas tradicionales de pronóstico del mercado laboral pueden resultar inadecuadas o insuficientes para capturar las nuevas condiciones y tendencias macroeconómicas. Este proyecto aplicado combina variables del mercado laboral, búsquedas en Google Trends y el Indicador Mensual de Actividad Económica (IMAE) como variable macroeconómica, para estimar un indicador del mercado laboral en tres ciudades en Colombia: Cali, Medellín y Popayán utilizando técnicas de Machine Learning. Con el uso de Máquinas de Soporte Vectorial para Regresión y Redes Neuronales se pronosticaron las tasas de desempleo y ocupación laboral para anticipar los datos oficiales proporcionados por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en 1 mes. Los resultados de este estudio muestran que los errores de pronóstico de los modelos propuestos son bajos, que la previsión mejora con relación al modelo de referencia tradicional ARIMA y que las estimaciones se adaptan rápidamente a los cambios estructurales en el mercado laboral regional.
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Keywords
Machine learning