P​ortal de Estudios Económicos
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Un modelo predictivo de grado inversor utilizando machine learning y natural language processing

Victoria Landaberry, Kenji Nakasone, Johann Pérez, María del Pilar Posada

15/09/2022

Las agencias calificadoras califican los activos soberanos en función del análisis matemático de distintos factores y clasifican a éstos como grado inversor o especulativo. Los autores proponen un método para predecir si un activo soberano tiene estatus de grado inversor utilizando variables macroeconómicas y de análisis de texto, a través de técnicas de procesamiento natural del lenguaje.

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Proyecciones macroeconómicas con datos en frecuencias mixtas. Modelos ADL-MIDAS, U-MIDAS y TF-MIDAS con aplicaciones para Uruguay

Santiago Etchegaray

23/08/2022

Hoy en día la literatura de modelos MIDAS está cada vez más difundida y diferentes variantes se han desarrollado logrando mejores resultados que otras metodologías de series de tiempo. Los modelos MIDAS se caracterizan por utilizar información que se encuentra en distinta frecuencia dentro de una misma ecuación de forma parsimoniosa. Esto permite incorporar información de indicadores mensuales que son contemporáneos al agregado trimestral que se quiere predecir.

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Efecto de las noticias sobre desinflación en las expectativas de las firmas

Martin Caruso Bloeck, Miguel Mello, Jorge Ponce

15/08/2022

Un trabajo de investigadores del BCU contribuye nueva evidencia sobre el nexo causal entre noticias de reformas monetarias tendientes a desinflar la economía y la reacción de las expectativas de inflación de las firmas.

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COVID-19 en Uruguay: un estudio de las medidas de política y su impacto

Elizabeth Bucacos, Patricia Carballo, Miguel Mello, Jorge Ponce

21/03/2022

La pandemia de COVID-19 implicó un tremendo choque con importantes consecuencias. En un documento de trabajo reciente, se evalúa el impacto de las medidas de política social, económica y financiera aplicadas en Uruguay. Los resultados indican que la respuesta de política tuvo un efecto significativo en mitigar el impacto negativo de la pandemia.

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