Análisis de la influencia de la microeconomía en la macroeconomía basado en Machine Learning

Mateos Vicente, Elisa (2020). Análisis de la influencia de la microeconomía en la macroeconomía basado en Machine Learning. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Análisis de la influencia de la microeconomía en la macroeconomía basado en Machine Learning
Author/s:
  • Mateos Vicente, Elisa
Contributor/s:
  • Jiménez Martín, Antonio
  • Gutiérrez Sanchís, Raúl
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ciencia de Datos
Date: July 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Conforme pasa el tiempo, las personas dejamos un mayor rastro digital debido a la introducción del entorno digital en nuestras actividades cotidianas. El rastro digital más llamativo es el realizado a través de las transacciones financieras, ya que proporcionan una visión panorámica de la vida que llevan las personas a través de la lente del consumo, ya sea desde alimentos y ropa hasta deporte y viajes. Aunque se han realizado muchos análisis y estudios para conocer las preferencias de los individuos basadas en las transacciones con tarjetas de crédito, la caracterización del comportamiento humano a mayor escala sigue estando en gran medida inexplorada debido a la complejidad de obtener dicha base de datos, ya que son elaboradas por entidades bancarias de carácter privado. Aún así, cuando se ha conseguido obtenerla, se pueden construir modelos de aprendizaje automático no solo para obtener una información a tiempo real sobre las características socioeconómicas de las regiones, sino también para observar las estructuras sociales y económicas que se encuentran ocultas y que no pueden ser captadas por los indicadores oficiales. En este Trabajo Fin de Máster se pretende dilucidar cómo se podrían entender o conocer los patrones macro-socioeconómicos basados en las decisiones financieras individuales. Para ello, revelamos los patrones que existen entre la red de gasto que aprovecha los datos anónimos de las transacciones individuales, elaboramos los índices micro-socioeconómicos que consisten en diversos aspectos sociales y económicos de la vida humana, y proponemos un marco de aprendizaje automático para predecir los indicadores macroeconómicos.---ABSTRACT---Nowadays, people leave a greater digital trail due to the introduction of the digital environment in our daily activities. The most striking digital footprint is through financial transactions, as they provide a panoramic view of the life that person has led through the lens of consumption, from cloths to travels. Although many analyses and studies have been carried out to find out the preferences of individuals based on credit card transactions, the characterization of human behavior on a larger scale remains largely unexplored due to the complexity of obtaining such databases, as they are produced by private banking institutions. Even so, when it has been possible to obtain it, machine learning models can be constructed not only to obtain stream data information on the socioeconomic characteristics of regions, but also to observe hidden social and economic structures and cannot be captured by official indicators. In this Master’s Final Project, the aim is to reveal how macroeconomic patterns based on individual financial decisions could be understood or known. To this end, we reveal the patterns that exist between the expenditure network that takes advantage of anonymized data of individual transactions, elaborate micro-socioeconomic indices that involve some aspects of human life, and propose a machine learning framework to predict macroeconomic indicators.

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Item ID: 63641
DC Identifier: http://oa.upm.es/63641/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63641
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 07 Sep 2020 12:45
Last Modified: 09 Sep 2020 14:35
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