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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.","ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL  \nFACULTAD DE CIENCIAS  \nCONTRASTANDO EL MACHINE LEARNING Y LA ECONOMETRÍA EN SERIES TEMPORALES  \nTRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DEINGENIERO EN CIENCIAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS  \nPROYECTO DE INVESTIGACIÓN  \nCHRISTIAN MATEO QUIGUIRI DAQUILEMA  \n[mateo.quiguiri@epn.edu.ec](mateo.quiguiri@epn.edu.ec)  \nDIRECTORA: PhD. ANDREA GABRIELA BONILLA BOLAÑOS  \n[andrea.bonilla@epn.edu.ec](andrea.bonilla@epn.edu.ec)  \nQuito, octubre de 2023  \nCERTIFICACIÓN  \nCertifico que el presente trabajo fue realizado por Christian Mateo Quiguiri Daquilema, bajo mi supervisión.  \nPhD. Andrea Gabriela Bonilla Bolaños  \nDECLARACIÓN  \nYo, 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.  \nA 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.  \nChristian Mateo Quiguiri Daquilema  \nDEDICATORIA  \nDedico esta tesis a mamá, una entre las incontables madres que, con coraje y determinación, ha tenido que criar sola a sus hijos. 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Gracias por ser la fuerza para escribir cada página.  \nLa ignorancia es la que pone a los pueblos de rodillasy los hombres de rodillasson más rodillas que hombres.– Tirone González,“Canserbero”.  \nAGRADECIMIENTO  \nA mi tía Eugenia, cuya paciencia y atención han sido un faro de guía en los momentos más complicados.  \nA Alex, quien me enseñó la valiosa lección de no rendirme y luchar hasta el final.  \nA mi papá, quien a pesar de los problemas ha estado presente.  \nA mi tío Juan y Lorena, siempre dispuestos a extender una mano cuando más lonecesito, gracias por su constante ayuda.  \nA Ubita, quien sembró en mí la semilla de los valores y me enseñó a soñar en grande.  \nA Pachito, por enseñarme a sonreír sin importar las circunstancias.  \nA Alba, por mostrarme que la justicia no se espera si no se lucha, y por nodesaprovechar ninguna oportunidad para enseñarme y corregirme.  \nA Aldo, quien me acompañó en los buenos y malos momentos, sobre todo en los malos.  \nA Juanita, por siempre animarme, por encontrar lo bueno en mí y confiar en mí .  \nA Andrea Bonilla, por esa vocación para enseñar, por su apoyo y empuje a mis sueños, por guiarme en el camino para lograrlos.  \nA Andy, Mela, Daya, Fabri y Xime, quienes siempre encontraron la manera deayudarme y empujarme.  \nFinalmente, agradezco a Dios por bendecirme con una familia y amigos tan maravillosos, y por la salud para lograr este importante hito.  \nÍNDICE DE CONTENIDO  \nRESUMEN..................................................................................................................... 10  \nABSTRACT ..........................","cbCaifSmmI63uegu","https://ap.wps.com/l/cbCaifSmmI63uegu","pdf",5271932,9,1,108,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Abstract\n# Introducción\n# Capítulo 1: Marco Teórico\n## El crédito de los hogares y la dinámica económica\n## Potencial del Machine Learning en la previsión económica\n## Análisis comparativo de modelos econométricos y de Machine Learning en la previsión del volumen de crédito\n# Capítulo 2: Contrastación General\n## Contraste general econometría y Machine Learning\n## Sobre la terminología\n## Sobre el objetivo","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del trabajo?\",\"answer\":\"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.\"},{\"question\":\"Qué temas incluye el marco teórico?\",\"answer\":\"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.\"},{\"question\":\"Cómo se organiza el análisis comparativo?\",\"answer\":\"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.\"}]","Contrastando el Machine Learning y la Econometría en Series Temporales - Trabajo de investigación | PDF",1785946804,166,{"code":4,"msg":74,"data":75},"ok",{"site_id":67,"language":66,"slug":76,"title":55,"keywords":77,"description":56,"schema_data":78,"social_meta":134,"head_meta":136,"extra_data":138,"updated_unix":71},"comparing-machine-learning-and-econometrics-in-time-series-research-project","",{"@graph":79,"@context":133},[80,96,116],{"@type":81,"itemListElement":82},"BreadcrumbList",[83,87,90,93],{"item":84,"name":85,"@type":86,"position":63},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":88,"name":9,"@type":86,"position":89},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":91,"name":27,"@type":86,"position":92},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":94,"name":55,"@type":86,"position":95},"https://docshare.wps.com/es/document/comparing-machine-learning-and-econometrics-in-time-series-research-project/128316/",4,{"url":94,"name":55,"@type":97,"image":98,"author":103,"headline":55,"publisher":105,"fileFormat":108,"inLanguage":66,"description":56,"dateModified":109,"datePublished":110,"encodingFormat":108,"isAccessibleForFree":111,"interactionStatistic":112},"DigitalDocument",{"url":99,"@type":100,"width":101,"height":102},"https://docshare.wps.com/thumbnails/comparing-machine-learning-and-econometrics-in-time-series-research-project/128316.png","ImageObject",300,407,{"name":53,"@type":104},"Person",{"url":84,"name":106,"@type":107},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-29","2026-08-05",true,{"@type":113,"interactionType":114,"userInteractionCount":62},"InteractionCounter",{"@type":115},"ViewAction",{"@type":117,"mainEntity":118},"FAQPage",[119,125,129],{"name":120,"@type":121,"acceptedAnswer":122},"Cuál es el objetivo principal del trabajo?","Question",{"text":123,"@type":124},"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.","Answer",{"name":126,"@type":121,"acceptedAnswer":127},"Qué temas incluye el marco teórico?",{"text":128,"@type":124},"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.",{"name":130,"@type":121,"acceptedAnswer":131},"Cómo se organiza el análisis comparativo?",{"text":132,"@type":124},"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.","https://schema.org",{"og:url":94,"og:type":135,"og:title":55,"og:site_name":106,"og:description":56},"article",{"robots":137,"canonical":94},"index,follow",{"doc_id":51,"site_id":67}]