Uso de técnicas de machine learning para la predicción de las tasas de desempleo y ocupación en tres ciudades de Colombia: Cali, Medellín y Popayán

Cerón Ordoñez, Julieth Stefens; Trujillo, Emerson

dc.contributor	Arango Londoño, David
dc.contributor	Sierra, Lya Paola
dc.creator	Cerón Ordoñez, Julieth Stefens
dc.creator	Trujillo, Emerson
dc.date	2024-06-08T17:56:02Z
dc.date	2024-06-08T17:56:02Z
dc.date	2023
dc.date.accessioned	2026-10-15T17:12:53Z
dc.date.available	2026-10-15T17:12:53Z
dc.identifier	https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2058
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/190132
dc.description	En los últimos dos años, la economía regional en Colombia ha sufrido choques económicos y sociales sin precedentes debido a la pandemia del Covid19 y el paro nacional. En consecuencia, las técnicas econométricas tradicionales de pronóstico del mercado laboral pueden resultar inadecuadas o insuficientes para capturar las nuevas condiciones y tendencias macroeconómicas. Este proyecto aplicado combina variables del mercado laboral, búsquedas en Google Trends y el Indicador Mensual de Actividad Económica (IMAE) como variable macroeconómica, para estimar un indicador del mercado laboral en tres ciudades en Colombia: Cali, Medellín y Popayán utilizando técnicas de Machine Learning. Con el uso de Máquinas de Soporte Vectorial para Regresión y Redes Neuronales se pronosticaron las tasas de desempleo y ocupación laboral para anticipar los datos oficiales proporcionados por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en 1 mes. Los resultados de este estudio muestran que los errores de pronóstico de los modelos propuestos son bajos, que la previsión mejora con relación al modelo de referencia tradicional ARIMA y que las estimaciones se adaptan rápidamente a los cambios estructurales en el mercado laboral regional.
dc.format	69 p.
dc.format	application/pdf
dc.format	application/pdf
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subject	Machine learning
dc.title	Uso de técnicas de machine learning para la predicción de las tasas de desempleo y ocupación en tres ciudades de Colombia: Cali, Medellín y Popayán
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type	https://purl.org/redcol/resource_type/TM

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