Análisis de la inflación y el crecimiento económico un enfoque de Machine Learning. México 1990-2021

Resumen

El objetivo de este estudio es analizar los determinantes de la inflación y del crecimiento económico para poder tener variables que ayuden a mejorar los pronósticos. El Método que se utiliza el modelo de redes neuronales recurrentes para la predicción de variables sumada a una comparación de los resultados de un modelo ARIMA. Entre los principales resultados se encontró que los modelos de redes neuronales tienden a tener mejor comportamiento, en el pronóstico a diferencia de los modelos ARIMA. Y como conclusiones se determina que los modelos de redes neuronales pueden mejorar sus resultados al manipular con otros datos los hiper parámetros del modelo, así como contemplar más variables que se han clave dentro de la inflación y el crecimiento económico.

Palabras clave:

Inflación, Crecimiento económico, Modelos, Machine Learning, Pronóstico, Red neuronal.

 ABSTRACT

The objective of this study is to analyze the determinants of inflation and economic growth in order to have variables that help improve forecasts. The Method uses the recurrent neural network model for the prediction of variables added to a comparison of the results of an ARIMA model. Among the main results, it was found that neural network models tend to have better performance in forecasting, unlike ARIMA models. And as conclusions, it is determined that neural network models can improve their results by manipulating the hyper parameters of the model with other data, as well as considering more variables that have been key to inflation and economic growth.

Keywords:

Inflation, Economic growth, Models, Machine Learning, Forecasting, Neural network