[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-128849-es":3,"doc-seo-128849-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},128849,2336474459895,"Aria","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000baeef7a5ed0655?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786071322749376916",41,"Investigación e Informes","Modelos de nowcasting para la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador - Una aplicación de Machine Learning","El documento presenta una tesis de maestría centrada en el desarrollo de modelos de nowcasting para estimar la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador. El enfoque articula el marco teórico de los pronósticos en economía, la incertidumbre y el rol de las expectativas, para luego definir un marco metodológico basado en modelos ARIMA y técnicas de machine learning. Se describen variables, métodos y criterios de comparación, y se reportan resultados mediante gráficas y tablas, culminando con conclusiones y referencias que sintetizan el desempeño predictivo.","Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, FLACSO Ecuador Departamento de Desarrollo, Ambiente y Territorio  \nConvocatoria 2020-2022  \nTesis para obtener el título de Maestría en Economía del Desarrollo  \nMODELOS DE NOWCASTING PARA LA TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB REAL  \nDE ECUADOR, UNA APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING  \nGuerra Burbano Silvio Wladimir  \nAsesor: Ponce Jarrín Juan Elías  \nLectores: Intriago Armijos Ruthy Vanessa, Onofa Dávila Mercedes Elizabeth  \nQuito, mayo de 2025  \nDedicatoria  \nA las maravillosas mujeres de mi familia.  \nA mi madre, Wilma, a mi hermana, Karol, a mi abuelita, Teresita, a mis tías Lorena, Giovanna, Lilian y Cecilia.  \nA todas ustedes, gracias por ser el motor que me impulsa a seguir adelante. Este logro también es suyo.  \nEpígrafe  \n“All models are wrong, but some are useful”George Box  \nÍndice de contenidos  \nResumen .................................................................................................................................... 8  \nAgradecimientos ....................................................................................................................... 9  \nIntroducción............................................................................................................................ 10  \nCapítulo 1. Marco teórico ...................................................................................................... 12  \n1.1. Pronósticos en economía ............................................................................................... 12  \n1.1.1 Breve historia de los pronósticos en economía ............................................................. 12  \n1.2. El rol de las expectativas y la incertidumbre................................................................. 15  \n1.2.1 Expectativas racionales ................................................................................................. 15  \n1.2.2 Crítica a las expectativas racionales .............................................................................. 16  \n1.2.3 Incertidumbre ................................................................................................................ 17  \n1.3. Pronósticos en la práctica .............................................................................................. 18  \n1.4. Nowcasting o pronósticos inmediatos ........................................................................... 20  \n1.4.1 Nowcasting con machine learning ................................................................................ 20  \n1.5. Pronósticos en Ecuador ................................................................................................. 21  \n1.6. Revisión de la literatura empírica.................................................................................. 22  \nCapítulo 2. Marco metodológico ........................................................................................... 26  \n2.1. Revisión de los métodos.................................................................................................... 26  \n2.1.1. ARIMA........................................................................................................................... 26  \n2.1.2. Machine Learning .......................................................................................................... 26  \n2.1.3. Ridge, lasso y elastic net ................................................................................................ 26  \n2.1.4. Decision Tree Regression............................................................................................... 27  \n2.1.5. Random Forest ............................................................................................................... 28  \n2.1.6. Support Vector Machine (SVM) .................................................................................... 29  \n2.1.7. Gradient Boosting, XGBoost y LGBM ..................................................................","cbCaijoidMW5i4rV","https://ap.wps.com/l/cbCaijoidMW5i4rV","pdf",948317,4,1,53,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Agradecimientos\n# Introducción\n# Capítulo 1. Marco teórico\n## Pronósticos en economía\n## El rol de las expectativas y la incertidumbre\n## Pronósticos en la práctica\n## Nowcasting o pronósticos inmediatos\n## Pronósticos en Ecuador\n## Revisión de la literatura empírica\n# Capítulo 2. Marco metodológico\n## Revisión de los métodos\n## Datos y metodología\n# Capítulo 3. Resultados\n# Conclusiones\n# Referencias\n# Anexos","[{\"question\":\"Qué objetivo persigue la tesis sobre nowcasting?\",\"answer\":\"Desarrollar y evaluar modelos de nowcasting para estimar la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador con apoyo de machine learning y comparación con enfoques tradicionales como ARIMA.\"},{\"question\":\"Qué temas del marco teórico se abordan?\",\"answer\":\"Se revisan pronósticos en economía, el rol de las expectativas y la incertidumbre, el concepto de nowcasting y su relación con machine learning, además de antecedentes empíricos para el caso de Ecuador.\"},{\"question\":\"Qué métodos y modelos se utilizan en el marco metodológico?\",\"answer\":\"Se incluyen ARIMA y varios algoritmos de machine learning como Ridge, lasso y elastic net, Decision Tree Regression, Random Forest, SVM y modelos de boosting como XGBoost y LGBM, considerando también la interpretabilidad.\"}]","Modelos de nowcasting para la tasa de crecimiento del PIB real de Ecuador - Una 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