Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends

Trespalacios Cárdenas, Lina María

Publicación:
Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends

dc.contributor.advisor	García Suaza, Andrés Felipe
dc.contributor.author	Trespalacios Cárdenas, Lina María
dc.date.accessioned	2021-10-20T21:42:02Z
dc.date.available	2021-10-20T21:42:02Z
dc.date.issued	2021
dc.description	54 páginas	spa
dc.description.abstract	RESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: Due to the levels of uncertainty that the economy has because of the waiting of the indicator of the macroeconomic variables, a forecasting model was proposed to forecast the Unemplyment rate in Colombia on a weekly basis. The delay of the results of the variables that explain the market movements and the economic cycles can harm the decision-making in government entities due to the delay that the Statistics Generating Entities have in publishing its monthly reports. The development of an indicator that forecast the unemployment rate in a “real time” shows an outlook of how this variable can behave by the time. which helps to political decision-making when the marketplace is not stable. For the development of the Now-casting indicator, a google trends indicator is used to search for key words that has a link with people who are looking for a job in a certain place and in a certain time horizon. With the data that google trends provides, a simple linear regression model will be performed in R studio. Once the model is created, the respective forecasts are estimated and made, the efficiency of the forecast is measured and compared with other scenarios. It is expected to achieve a good prediction of the unemployment rate, which is useful for taking control measures if an increase in the variable is shown.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero(a) Financiero(a)	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.bibliographiccitation	Trespalacios Cárdenas, L. M. (2021). Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends [tesis de pregrado, Universidad EIA]. Repositorio Institucional Universidad EIA. https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4006
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad EIA	spa
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas	spa
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Ingeniería Financiera	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject.proposal	Tasa de desempleo	spa
dc.subject.proposal	Pronóstico	spa
dc.subject.proposal	Regresión lineal	spa
dc.subject.proposal	Nowcasting	eng
dc.subject.proposal	Hits	eng
dc.subject.proposal	Unemployment rate	eng
dc.subject.proposal	Forecast	eng
dc.subject.proposal	Linear regression	eng
dc.title	Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication