Lic. en Economíahttp://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/3382026-04-06T12:46:08Z2026-04-06T12:46:08ZAnálisis comparativo de series de tiempo financieras usando modelos econométricos y de redes neuronales : el caso de mercado librehttp://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/10052025-08-27T21:00:23Z2024-12-11T00:00:00ZAnálisis comparativo de series de tiempo financieras usando modelos econométricos y de redes neuronales : el caso de mercado libre
Este trabajo realiza un análisis comparativo entre dos metodologías para la predicción de series detiempo financieras: el modelo econométrico ARIMA y las redes neuronales recurrentes del tipo LSTM.
El estudio se centra en la acción de Mercado Libre (MELI), cotizada en el NASDAQ, utilizando datos diarios desde su oferta pública inicial (IPO) en 2007 hasta 2024. Se desarrollan cuatro enfoques: (1) un modelo ARIMA, conocido por su capacidad para capturar relaciones lineales en los datos; (2) un modelo derivado de ARIMA el cual considerará los quiebres estructurales; (3) un modelo LSTM, que puede modelar relaciones no lineales y manejar secuencias temporales; y (4) un modelo híbrido ARIMA-LSTM
que combina las fortalezas de ambos enfoques.
El objetivo principal es evaluar cuál de estos modelos ofrece un mejor rendimiento predictivo en términos de precisión, utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE). Los resultados muestran que, mientras que el modelo ARIMA es efectivo para predicciones a corto plazo bajo dato lineales, las redes neuronales recurrentes, especialmente el modelo LSTM, presentan un mejor desempeño en escenarios no lineales. El modelo híbrido logra aprovechar las ventajas de ambos enfoques, ofreciendo predicciones más precisas en general.
El estudio concluye que, para el caso de la empresa de Mercado Libre, el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático combinadas con métodos econométricos tradicionales permite obtener resultados más robustos y fiables, lo que es especialmente relevante para los inversores que buscan mejorar sus estrategias de predicción financiera.
Fil: Bulman, Germann Gustavo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
2024-12-11T00:00:00ZPredicción del bajo peso al nacer en Argentina : comparación de enfoques predictivos y análisis de determinantes socioeconómicoshttp://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/10042025-08-27T21:00:22Z2025-08-25T00:00:00ZPredicción del bajo peso al nacer en Argentina : comparación de enfoques predictivos y análisis de determinantes socioeconómicos
El bajo peso al nacer (BPN) es uno de los principales factores de riesgo de mortalidad infantil y repercute en resultados a lo largo del ciclo de la vida de las personas como el rendimiento educativo, el empleo y la longevidad. El mismo puede resultar en costos sustanciales para la sociedad y constituye un mecanismo que compromete la productividad y el desarrollo económico de largo plazo. El presente trabajo se propone predecir el bajo peso al nacer en Argentina utilizando regresión logística y métodos de machine learning lasso y random forest.
Los resultados de dichos modelos se comparan para encontrar el estimador de mayor consistencia y poder predictivo. Adicionalmente, se indaga la influencia que las características socioeconómicas de las madres y del hogar tienen sobre dicha probabilidad. Se utilizan datos de la Encuesta Nacional de Niñas, Niños y Adolescentes (MICS) 2019-2020 (UNICEF, 2021).
Los resultados indican que la regresión logística mejora significativamente la predicción del bajo peso al nacer comparado con los demás modelos, identificando como determinantes clave la edad de la madre, la región, su estado civil, entre otros factores. Estos resultados permitirían implementar políticas públicas focalizadas para prevenir la prevalencia del bajo peso al nacer.
Fil: Dilger, Johan Axel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
2025-08-25T00:00:00ZEl impacto del Fallo Aquino (2004) en la siniestrabilidad laboral en Argentinahttp://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/9622025-08-27T19:22:02Z2025-03-17T00:00:00ZEl impacto del Fallo Aquino (2004) en la siniestrabilidad laboral en Argentina
Este estudio analiza el impacto del fallo Aquino en la siniestralidad laboral en Argentina, que estableció la corresponsabilidad de los empleadores en accidentes de trabajo, modificando los incentivos en materia de seguridad. Utilizando un estudio de eventos con un panel de datos provinciales (1997-2021), se encuentra que, tras el fallo, la frecuencia de accidentes laborales disminuyó significativamente en comparación con los accidentes in itinere, lo que sugiere una mayor inversión en prevención dentro de los lugares de trabajo. Aunque con diferencias entre regiones, el impacto general fue consistente, y en contraste, la reforma de la Ley 26.773 en 2012 no tuvo un efecto tan claro sobre la siniestralidad. Estos resultados destacan cómo cambios regulatorios con implicaciones económicas directas pueden inducir mejoras en la seguridad laboral.
Fil: Jouliá, Jesús María. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: Szyszko, Pablo Ariel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
2025-03-17T00:00:00ZEl precio del poder : política y esperanza de vidahttp://bibliotecadigital.fce.unam.edu.ar/handle/bhp/9612025-07-10T21:01:46Z2025-03-17T00:00:00ZEl precio del poder : política y esperanza de vida
En este trabajo examinamos el impacto de ser presidente de un país en la esperanza de vida para una muestra de 38 países. Para ello, utilizamos un modelo de regresión discontinua teniendo en cuenta el diferencial de votos obtenidos entre el candidato ganador y el perdedor, lo que permite explorar la diferencia en la sobrevida -años entre las elecciones y la muerte- luego de las elecciones. Los resultados permiten confirmar la existencia de un impacto negativo en la esperanza de vida el ser presidente de un país, específicamente disminuye en promedio 4.41 años. Esto implica una reducción del 24% en la sobrevida en relación con los candidatos que perdieron las elecciones. Particularmente, este promedio disminuye en un 10.3 años para los países no pertenecientes a la OCDE, 16.6 para las elecciones con un sistema de voto directo y 6.6 años para los candidatos que fallecieron por causas naturales. Estos resultados son robustos frente a múltiples checks: placebos de asignación, diferentes anchos de banda y kernels.
Fil: Beuter, Federico Alfredo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.; Fil: López Varela, Emilio Santiago. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
2025-03-17T00:00:00Z