Contrastando el Machine Learning y la Econometría en Series Temporales - Trabajo de investigación

Aug 5, 2026

El trabajo de titulación presenta una investigación sobre la previsión económica en series temporales, contrastando los enfoques de Machine Learning y la econometría. Se desarrolla un marco teórico que aborda la dinámica del crédito de los hogares y sus relaciones con demanda, desigualdad y expectativas. Posteriormente, se realiza un análisis comparativo de modelos, incorporando fundamentos matemáticos y evaluando su eficacia empírica para la predicción del volumen de crédito mediante técnicas de modelamiento y contrastación general.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas108

Tiempo de lectura2 h 46 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Abstract

Introducción

Capítulo 1: Marco Teórico

El crédito de los hogares y la dinámica económica

Potencial del Machine Learning en la previsión económica

Análisis comparativo de modelos econométricos y de Machine Learning en la previsión del volumen de crédito

Capítulo 2: Contrastación General

Contraste general econometría y Machine Learning

Sobre la terminología

Sobre el objetivo

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL FACULTAD DE CIENCIAS CONTRASTANDO EL MACHINE LEARNING Y LA ECONOMETRÍA EN SERIES TEMPORALES TRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DEINGENIERO EN CIENCIAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS PROYECTO DE INVESTIGACIÓN CHRISTIAN MATEO QUIGUIRI DAQUILEMA [mateo.quiguiri@epn.edu.ec](mateo.quiguiri@epn.edu.ec) DIRECTORA: PhD. ANDREA GABRIELA BONILLA BOLAÑOS [andrea.bonilla@epn.edu.ec](andrea.bonilla@epn.edu.ec) Quito, octubre de 2023 CERTIFICACIÓN Certifico que el presente trabajo fue realizado por Christian Mateo Quiguiri Daquilema, bajo mi supervisión. PhD. Andrea Gabriela Bonilla Bolaños DECLARACIÓN Yo, Christian Mateo Quiguiri Daquilema, declaro bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que seincluyen en este documento. A través de la presente declaración cedo mis derechos de propiedad intelectual correspondientes a este trabajo, a la Escuela Politécnica Nacional, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normativa institucional vigente. Christian Mateo Quiguiri Daquilema DEDICATORIA Dedico esta tesis a mamá, una entre las incontables madres que, con coraje y determinación, ha tenido que criar sola a sus hijos. Rindo homenaje a tu esfuerzo sobrehumano, a ese sacrificio incansable para brindarme las oportunidades que nuncatuviste, a tu amor incondicional, y a la protección que siempre me has ofrecido. Este logro también es un tributo a todas las madres solteras, que, a pesar de lasadversidades y los desafíos incesantes, permanecen fuertes. A esas mujeres que, a pesar de las heridas del pasado, siempre encuentran motivos para sonreír. A las que, a pesar delas decepciones, nunca dejan de confiar y de amar. Reconozco el sacrificio de todas aquellas madres que abandonan sus sueños y metas, que calzan nuestros zapatos, y cuyas vidas se ven reflejadas en nuestros logros y derrotas. Gracias por el amor inmenso que entregan, un amor que sólo puede ser infundido por Dios. Finalmente, dedico esta tesis también a aquellos a quienes la educación universitaria les fue negada. A aquellos que se vieron forzados a trabajar desde temprano, privados de este derecho. Este logro es más tuyo que mío, mamá. Gracias por ser la fuerza para escribir cada página. La ignorancia es la que pone a los pueblos de rodillasy los hombres de rodillasson más rodillas que hombres.– Tirone González,“Canserbero”. AGRADECIMIENTO A mi tía Eugenia, cuya paciencia y atención han sido un faro de guía en los momentos más complicados. A Alex, quien me enseñó la valiosa lección de no rendirme y luchar hasta el final. A mi papá, quien a pesar de los problemas ha estado presente. A mi tío Juan y Lorena, siempre dispuestos a extender una mano cuando más lonecesito, gracias por su constante ayuda. A Ubita, quien sembró en mí la semilla de los valores y me enseñó a soñar en grande. A Pachito, por enseñarme a sonreír sin importar las circunstancias. A Alba, por mostrarme que la justicia no se espera si no se lucha, y por nodesaprovechar ninguna oportunidad para enseñarme y corregirme. A Aldo, quien me acompañó en los buenos y malos momentos, sobre todo en los malos. A Juanita, por siempre animarme, por encontrar lo bueno en mí y confiar en mí . A Andrea Bonilla, por esa vocación para enseñar, por su apoyo y empuje a mis sueños, por guiarme en el camino para lograrlos. A Andy, Mela, Daya, Fabri y Xime, quienes siempre encontraron la manera deayudarme y empujarme. Finalmente, agradezco a Dios por bendecirme con una familia y amigos tan maravillosos, y por la salud para lograr este importante hito. ÍNDICE DE CONTENIDO RESUMEN..................................................................................................................... 10 ABSTRACT ..........................

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo principal del trabajo?

Contrastar el enfoque de Machine Learning con la econometría para la previsión económica en series temporales, con énfasis en la predicción del volumen de crédito.

Qué temas incluye el marco teórico?

Incluye la dinámica del crédito de los hogares, el papel de la demanda impulsada por crédito, la relación con desigualdad y expectativas, y el potencial del Machine Learning para la previsión económica.

Cómo se organiza el análisis comparativo?

Se plantea un análisis que compara modelos econométricos y modelos de Machine Learning, considerando terminología, objetivos, y la diferencia entre fundamentos matemáticos y eficacia empírica.

Aug 5, 2026

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