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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dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.advisorSierra, Lya Paola
dc.contributor.authorCerón Ordoñez, Julieth Stefens
dc.contributor.authorTrujillo, Emerson
dc.date.accessioned2024-06-08T17:56:02Z
dc.date.available2024-06-08T17:56:02Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEn 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.
dc.format.extent69 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2058
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMachine learning
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleUso de técnicas de machine learning para la predicción de las tasas de desempleo y ocupación en tres ciudades de Colombia: Cali, Medellín y Popayánspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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