| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| ESTUDIO SOBRE PRONÓSTICOS MACROECONÓMICOS. APLICACIONES | | Autor/a | Llada, Martín | | Departamento | Economía | | Director/a | Senra Díaz, Eva | | Directores/as | Heymann , Carlos Daniel; Aromí, Daniel José | | Fecha de defensa | 17-06-2026 | | Calificación | Sobresaliente cum laude | | Programa | América Latina y la Unión Europea en el Contexto Internacional (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | Este trabajo considera las dinámicas macroeconómicas como sistemas complejos, lo que permite caracterizarlas como fenómenos emergentes, es decir, procesos que surgen de la interacción entre agentes económicos heterogéneos e interconectados, con expectativas diversas. Cualquier esfuerzo orientado a comprender la dinámica de estos fenómenos macroeconómicos implica no solo identificar las fuerzas subyacentes que los impulsan, sino también caracterizar las percepciones de los agentes económicos. En este sentido, el aspecto crítico de este análisis radica en inferir estos estados latentes y no observables, a partir de la observación sistemática de diversas fuentes de información. Este trabajo complementa el análisis económico tradicional mediante la combinación de modelos de aprendizaje automático y el análisis de datos no estructurados, con el objetivo de mejorar la comprensión de fenómenos económicos complejos en diferentes contextos.
En el primer análisis, se utiliza información publicada en artículos periodísticos para construir indicadores que aproximan manifestaciones de pesimismo en torno a tópicos económicos específicos, mediante diversas técnicas de procesamiento del lenguaje natural. A partir de múltiples ejercicios econométricos, se evidencia que estos indicadores contienen información valiosa para predecir la volatilidad del riesgo país, un indicador relevante para la toma de decisiones macroeconómicas. En el segundo análisis, se explora el contenido de publicaciones en redes sociales (Twitter) para analizar procesos macroeconómicos como la inflación. La información extraída se procesa de modo que permite la identificación de señales capaces de mejorar la precisión de las previsiones macroeconómicas en materia de inflación en distintos contextos y períodos. Finalmente, el tercer capítulo se centra en la vulnerabilidad económica a nivel regional, manifestada en colas negativas “anchas” en la serie del producto de las economías locales. Combinando técnicas de nowcasting y regresión por cuantiles, se construyen indicadores oportunos que cuantifican diversas dimensiones de vulnerabilidad regional. Esta evidencia aumenta la capacidad de las políticas económicas de identificar y tratar perturbaciones económicas de gran impacto. |
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