Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/2445/212641
Title: | Impacto del Covid-19 en el crecimiento del PIB de países de la OECD: Una aplicación de técnicas de pronóstico tradicionales y de machine learning |
Author: | Moreno Tamayo, Ivan |
Director/Tutor: | Garrón Vedia, Ignacio |
Keywords: | COVID-19 Producte interior brut Països de l'Organització de Cooperació i Desenvolupament Econòmic Treballs de fi de grau COVID-19 Gross domestic product OECD countries Bachelor's theses |
Issue Date: | 2023 |
Abstract: | En este estudio se evalúa el impacto del Covid-19 en el crecimiento del PIB de los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) para el año 2020. Para este fin, primero, se realizan pronósticos del crecimiento del PIB mediante modelos tradicionales y de machine learning. Segundo, de acuerdo con el modelo más preciso para cada país se calcula una medida de impacto del Covid-19 sobre el crecimiento del PIB para 2020. Los resultados muestran en general que la elección del modelo de pronóstico depende del país y el horizonte temporal analizados; no obstante, en muchos casos los modelos no lineales como Random Forests y Redes Neuronales son los más adecuados, demostrando su capacidad para capturar patrones complejos y no lineales en los datos. La adición de estos modelos en muchos casos ha sido fundamental para comprender el impacto específico del Covid-19 en el crecimiento del PIB de cada país de la OCDE. |
Note: | Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2022-2023, Tutor: Ignacio Garrón Vedia |
URI: | https://hdl.handle.net/2445/212641 |
Appears in Collections: | Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TFG_EST_Moreno_2023.pdf | 1.62 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a
Creative Commons License