| Revue: | Estudios económicos |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000511402 |
| ISSN: | 0186-7202 |
| Autores: | Campos Vázquez, Raymundo M1 López Araiza B., Sergio E1 |
| Instituciones: | 1El Colegio de México, Ciudad de México. México |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 35 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Utilizamos datos de búsquedas en Google sobre empleo para pronosticar la tasa de desempleo en México. Discutimos la bibliografía relacionada con nowcasting y big data donde se utilizan datos generados en internet para predecir desempleo. Además, explicamos algoritmos de aprendizaje que sirven para escoger el mejor modelo de predicción. Finalmente, se aplican estos algoritmos para encontrar el modelo que mejor prediga la tasa de desempleo en México. En términos de políticas públicas, creemos que los datos generados a través de internet y los nuevos métodos estadísticos son claves para mejorar el diseño y la pertinencia de las intervenciones |
| Resumen en inglés | We use Google Trends data for employment opportunities related reply in order to forecast the unemployment rate in Mexico. We begin by discussing the literature related to big data and nowcasting in which user generated data is used to forecast unemployment. Afterwards, we explain the basics of several machine learning algorithms. Finally, we implement such algorithms in order to find the best model to predict unemployment using both Google Trends queries and unemployment lags. From a public policy perspective, we believe that both user generated data and new statistical methods may provide great tools for the design of policy interventions |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Empresas, Economía del trabajo, México, Mercado laboral, Big Data, Desempleo, Google, Aprendizaje automático, Predicción |
| Keyword: | Labor economics, Mexico, Labor market, Unemployment, Google, Big data, Machine learning, Prediction |
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