GDP nowcasting with machine learning and unstructured data

Descripción del Articulo

Los modelos de nowcasting basados en algoritmos de Machine Learning (ML) ofrecen una ventaja notable para la toma de decisiones en los sectores público y privado debido a su flexibilidad y capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Este documento presenta modelos de pronóstico en tiempo rea...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Tenorio, Juan, Pérez, Wilder
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad del Pacífico
Repositorio:UP-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.up.edu.pe:11354/6149
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11354/6149
https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Producto interno bruto--Perú--Predicciones
Aprendizaje automático--Aspectos económicos--Perú
Pronóstico de la economía--Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
id UUPP_ec020a790d5650350a22a121ccdc44b9
oai_identifier_str oai:repositorio.up.edu.pe:11354/6149
network_acronym_str UUPP
network_name_str UP-Institucional
repository_id_str 3191
dc.title.es_PE.fl_str_mv GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
dc.title.alternative.es_PE.fl_str_mv Nowcasting del PBI mensual peruano con machine learning y datos no estructurados
title GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
spellingShingle GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
Tenorio, Juan
Producto interno bruto--Perú--Predicciones
Aprendizaje automático--Aspectos económicos--Perú
Pronóstico de la economía--Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
title_short GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
title_full GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
title_fullStr GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
title_full_unstemmed GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
title_sort GDP nowcasting with machine learning and unstructured data
author Tenorio, Juan
author_facet Tenorio, Juan
Pérez, Wilder
author_role author
author2 Pérez, Wilder
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Tenorio, Juan
Pérez, Wilder
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Producto interno bruto--Perú--Predicciones
Aprendizaje automático--Aspectos económicos--Perú
Pronóstico de la economía--Perú
topic Producto interno bruto--Perú--Predicciones
Aprendizaje automático--Aspectos económicos--Perú
Pronóstico de la economía--Perú
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
description Los modelos de nowcasting basados en algoritmos de Machine Learning (ML) ofrecen una ventaja notable para la toma de decisiones en los sectores público y privado debido a su flexibilidad y capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Este documento presenta modelos de pronóstico en tiempo real para la tasa de crecimiento mensual del PIB peruano. Estos modelos combinan indicadores macroeconómicos estructurados con variables de sentimiento no estructurados de alta frecuencia. El análisis comprende desde enero de 2007 hasta mayo de 2023, abarcando un conjunto de 91 indicadores económicos principales. Se evaluaron seis algoritmos de ML para identificar los predictores más eficaces de cada modelo. Los resultados subrayan la notable capacidad de los modelos de ML para producir predicciones más precisas y previsoras que los modelos convencionales de series temporales. En particular, Gradient Boosting Machine, LASSO y Elastic Net destacaron por sus resultados, logrando una reducción de los errores de predicción de entre el 20% y el 25% en comparación con los modelos AR y varias especificaciones de DFM. Estos resultados podrían estar influenciados por el periodo de análisis, que incluye acontecimientos de crisis con un alto grado de incertidumbre, en los que los modelos ML con datos no estructurados mejoran la significación.
publishDate 2025
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-08-06T15:19:38Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-08-06T15:19:38Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2025-07
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/11354/6149
dc.identifier.citation.es_PE.fl_str_mv Tenorio, J., & Pérez, W. (2025). GDP nowcasting with machine learning and unstructured data. Apuntes: Revistas de Ciencias Sociales, 52(99), 5-42. https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189
url https://hdl.handle.net/11354/6149
https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189
identifier_str_mv Tenorio, J., & Pérez, W. (2025). GDP nowcasting with machine learning and unstructured data. Apuntes: Revistas de Ciencias Sociales, 52(99), 5-42. https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189
dc.language.iso.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.up.edu.pe/index.php/apuntes/article/view/2189/1845
dc.relation.ispartof.none.fl_str_mv https://doi.org/10.21678/0252-1865
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad del Pacífico. Fondo Editorial
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UP-Institucional
instname:Universidad del Pacífico
instacron:UP
instname_str Universidad del Pacífico
instacron_str UP
institution UP
reponame_str UP-Institucional
collection UP-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/adff30c2-b96b-4ae9-9c01-97b59d036265/content
https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/29a6e5a7-04d9-42e4-80ef-4249ced10f60/content
https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/61d61602-c10a-4ae4-8c43-361c96c9edcf/content
https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/94b7c12e-4044-40f4-8dc3-791e1f5233f3/content
bitstream.checksum.fl_str_mv bb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4
f146eb27f7ec878d6eef598e02fcf180
9c08d922ddfecc351fc6f61fd33eaf16
b8af0084f79f1a7fd8f5e37a025c4f3f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad del Pacífico
repository.mail.fl_str_mv repositorio@up.edu.pe
_version_ 1844974796099551232
spelling Tenorio, JuanPérez, Wilder2025-08-06T15:19:38Z2025-08-06T15:19:38Z2025-07https://hdl.handle.net/11354/6149Tenorio, J., & Pérez, W. (2025). GDP nowcasting with machine learning and unstructured data. Apuntes: Revistas de Ciencias Sociales, 52(99), 5-42. https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189https://doi.org/10.21678/apuntes.99.2189Los modelos de nowcasting basados en algoritmos de Machine Learning (ML) ofrecen una ventaja notable para la toma de decisiones en los sectores público y privado debido a su flexibilidad y capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Este documento presenta modelos de pronóstico en tiempo real para la tasa de crecimiento mensual del PIB peruano. Estos modelos combinan indicadores macroeconómicos estructurados con variables de sentimiento no estructurados de alta frecuencia. El análisis comprende desde enero de 2007 hasta mayo de 2023, abarcando un conjunto de 91 indicadores económicos principales. Se evaluaron seis algoritmos de ML para identificar los predictores más eficaces de cada modelo. Los resultados subrayan la notable capacidad de los modelos de ML para producir predicciones más precisas y previsoras que los modelos convencionales de series temporales. En particular, Gradient Boosting Machine, LASSO y Elastic Net destacaron por sus resultados, logrando una reducción de los errores de predicción de entre el 20% y el 25% en comparación con los modelos AR y varias especificaciones de DFM. Estos resultados podrían estar influenciados por el periodo de análisis, que incluye acontecimientos de crisis con un alto grado de incertidumbre, en los que los modelos ML con datos no estructurados mejoran la significación.Nowcasting models based on machine learning (ML) algorithms deliver a noteworthy advantage for decision-making in the public and private sectors due to their flexibility and ability to handle large amounts of data. This article introduces real-time forecasting models for the monthly Peruvian GDP growth rate. These models merge structured macroeconomic indicators with high-frequency unstructured sentiment variables. The analysis spans January 2007 to May 2023, encompassing a set of 91 leading economic indicators. Six ML algorithms were evaluated to identify the most effective predictors for each model. The findings underscore the remarkable capability of ML models to yield more precise and foresighted predictions compared to conventional time series models. Notably, the gradient boosting machine, LASSO, and elastic net models emerged as standout performers, achieving a reduction in prediction errors of 20% to 25% compared to autoregression and various specifications of dynamic factor model. These results could be influenced by the analysis period, which includes crisis events featuring high uncertainty, where ML models with unstructured data improve significance.application/pdfengUniversidad del Pacífico. Fondo EditorialPEhttps://revistas.up.edu.pe/index.php/apuntes/article/view/2189/1845https://doi.org/10.21678/0252-1865info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esProducto interno bruto--Perú--PrediccionesAprendizaje automático--Aspectos económicos--PerúPronóstico de la economía--Perúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01GDP nowcasting with machine learning and unstructured dataNowcasting del PBI mensual peruano con machine learning y datos no estructuradosinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UP-Institucionalinstname:Universidad del Pacíficoinstacron:UPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/adff30c2-b96b-4ae9-9c01-97b59d036265/contentbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD51ORIGINAL6149.html6149.htmltext/html168https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/29a6e5a7-04d9-42e4-80ef-4249ced10f60/contentf146eb27f7ec878d6eef598e02fcf180MD52THUMBNAILcover_issue_143_es_ES.jpgimage/jpeg89319https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/61d61602-c10a-4ae4-8c43-361c96c9edcf/content9c08d922ddfecc351fc6f61fd33eaf16MD53TEXT6149.html.txt6149.html.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.up.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/94b7c12e-4044-40f4-8dc3-791e1f5233f3/contentb8af0084f79f1a7fd8f5e37a025c4f3fMD5411354/6149oai:repositorio.up.edu.pe:11354/61492025-08-07 03:00:36.463http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esinfo:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.up.edu.peRepositorio Institucional de la Universidad del Pacíficorepositorio@up.edu.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
score 13.882472
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).