Uso de búsquedas en internet para anticiparse al Producto Interno Bruto
| dc.contributor.advisor | Bolívar Herrera, Carlos Iván | |
| dc.contributor.author | Muñoz González, Santiago | |
| dc.coverage.spatial | Colombia | spa |
| dc.coverage.temporal | 2005-2019 | spa |
| dc.date.accessioned | 2020-09-10T22:08:53Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-11T14:53:32Z | |
| dc.date.available | 2020-09-10T22:08:53Z | |
| dc.date.available | 2023-05-11T14:53:32Z | |
| dc.date.created | 2020-09-09 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/100155 | |
| dc.description.abstract | Este documento busca analizar la eficiencia de distintas metodologías para estimar un indicador líder que anticipa el Producto Interno Bruto en Colombia, utilizando la herramienta Google Trends. Se utiliza la metodología de nowcasting de Choi & Varian (2011) y de Mejía et al. (2013) para indagar sobre la posibilidad de mejorar las estimaciones considerando algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning). | spa |
| dc.format | spa | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Indicador líder | spa |
| dc.subject | PIB | spa |
| dc.subject | Google trends | spa |
| dc.subject | Aprendizaje automático | spa |
| dc.title | Uso de búsquedas en internet para anticiparse al Producto Interno Bruto | spa |
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