RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Estimación adelantada del crecimiento regional mediante redes neuronales LSTM
T2 Advanced estimation of regional growth using LSTM neural networks
A1 Lucio Fernández, Juan José de
K1 Predicción regional
K1 Redes neuronales
K1 Inteligencia artificial
K1 Regional analysis
K1 Neural networks
K1 Artificial intelligence
K1 LSTM (long-short-term memory)
K1 Economía
K1 Economics
K1 Geografía
K1 Geography
K1 Sociología
K1 Sociology
AB El trabajo propone incorporar técnicas de Inteligencia Artificial a las herramientas disponibles para el análisis de coyuntura regional. Se comparan las estimaciones realizadas con Redes Neuronales (en concreto, mediante la utilización de redes con larga memoria de corto plazo, LSTM por sus siglas en inglés) con los instrumentos más habituales en el análisis de coyuntura (series temporales, indicadores sintéticos y factores dinámicos). Los resultados muestran que los avances en redes neuronales pueden ser incorporados al análisis de coyuntura mejorando las estimaciones. Son herramientas complementarias, con mayor flexibilidad para captar la diversidad de situaciones en la economía real y con una capacidad de estimación superior (menor error cuadrático medio). El documento propone la utilización de este tipo de técnicas para solucionar una diversidad de problemas en economía regional.
PB Asociación Española de Ciencia Regional (AECR)
SN 2340-2717
YR 2021
FD 2021
LK http://hdl.handle.net/10017/47208
UL http://hdl.handle.net/10017/47208
LA spa
DS MINDS@UW
RD 25-abr-2024