Garrón Vedia, IgnacioMoreno Tamayo, Ivan2024-06-072024-06-072023https://hdl.handle.net/2445/212641Treballs 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 VediaEn 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.100 p.application/pdfspacc-by-nc-nd (c) Moreno Tamayo, 2023http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/COVID-19Producte interior brutPaïsos de l'Organització de Cooperació i Desenvolupament EconòmicTreballs de fi de grauCOVID-19Gross domestic productOECD countriesBachelor's thesesImpacto del Covid-19 en el crecimiento del PIB de países de la OECD: Una aplicación de técnicas de pronóstico tradicionales y de machine learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess