Pronóstico del producto interno bruto: aprovechando el aprendizaje automático para predicciones económicas precisas en un entorno univariado
Autores: Oancea, Bogdan; Simionescu, Mihaela
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Pronóstico del producto interno bruto: aprovechando el aprendizaje automático para predicciones económicas precisas en un entorno univariado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Pronóstico económico
Técnicas de aprendizaje automático
Redes de memoria a largo plazo
Producto Interno Bruto
Configuración univariante
Redes LSTM.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, el pronóstico económico preciso ha dependido principalmente de modelos econométricos, que a menudo asumen linealidad y estacionariedad en los datos de series temporales. Sin embargo, la naturaleza no lineal y dinámica de los datos económicos requiere enfoques más innovadores. Las técnicas de aprendizaje automático (ML) ofrecen ventajas significativas sobre los métodos tradicionales al capturar patrones complejos y no lineales sin especificaciones predefinidas.
Descripción
En los últimos años, el pronóstico económico preciso ha dependido principalmente de modelos econométricos, que a menudo asumen linealidad y estacionariedad en los datos de series temporales. Sin embargo, la naturaleza no lineal y dinámica de los datos económicos requiere enfoques más innovadores. Las técnicas de aprendizaje automático (ML) ofrecen ventajas significativas sobre los métodos tradicionales al capturar patrones complejos y no lineales sin especificaciones predefinidas.