“Análisis económico y ‘Big Data’”

“Análisis económico y ‘Big Data’”

JORNADA VIRTUAL
24 de noviembre de 2020

Esta jornada tiene por objeto presentar y evaluar  el uso de las nuevas técnicas de datos masivos o Big Data en el análisis económico. En los últimos años desde el campo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial se han desarrollado nuevos métodos que tratan de explotar las correlaciones existentes entre muchas variables en grandes bancos de datos generados automáticamente. Estos métodos, unidos a los avances en Estadística y Econometría en el análisis de muchas series temporales interdependientes, ofrecen nuevas oportunidades para entender mejor la realidad económica. En esta jornada reconocidos expertos en este campo, de diversas instituciones públicas así como  del mundo académico, nos mostrarán cómo pueden utilizarse estas técnicas en diversos problemas en análisis económico tales como el análisis del mercado de trabajo, consumo público, transacciones bancarias, integración financiera, mercado eléctrico o análisis de coyuntura, entre otros.

Siga el evento en directo desde el canal de Funcas en Youtube AQUÍ

Programa

8:45 h PRESENTACIÓN

9:00 h SESIÓN 1:

Economía laboral y Big Data: una panorámica sobre técnicas de regularización en la evaluación de efectos causales
Juan José Dolado, Universidad Carlos III de Madrid

Adelantando el consumo público: Big Data a través del BOE
Carlos Cuerpo, Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital


Algunas aplicaciones de Big Data en análisis económico
Pilar Poncela, Universidad Autónoma de Madrid
Trabajo conjunto con: Eva Senra, Universidad de Alcalá de Henares

Moderador: Daniel Peña

10:30 h DESCANSO

10:45 h SESIÓN 2:

Data science para el análisis de transacciones bancarias y el seguimiento de la economía en tiempo real con una aplicación a la evolución de desigualdad, gasto y renta en la España del COVID-19
José García Montalvo, Universitat Pompeu Fabra

Análisis de factores comunes estacionales en series temporales multivariadas
Fabio Nieto, Universidad Nacional de Colombia
Trabajo conjunto con: Daniel Peña, Universidad Carlos III de Madrid y Stevenson Bolívar, Universidad Nacional de Colombia

Una introducción a las series temporales funcionales
Pedro Galeano, Universidad Carlos III de Madrid

Moderadora: Esther Ruiz

12:15 h DESCANSO

12:30 h SESIÓN 3:

Predicción y clasificación basada en distancias parcialmente observadas:  aplicaciones al mercado eléctrico
Andrés M. Alonso, Universidad Carlos III de Madrid
Trabajo conjunto con: Aldo R. Franco Comas, Network Centric Software y Universidad Carlos III de Madrid

Enfoque de Big Data para generar y analizar datos de actividad económica en México
Víctor Guerrero, Instituto Tecnológico Autónomo de México
Trabajo conjunto con: Francisco Corona, INEGI, México y Juan Antonio Mendoza, Grupo Financiero Banorte, México

Identificación de pautas espacio-temporales mediante técnicas multivariantes
Enrique Quilis, Agencia Tributaria

Moderadora: Pilar Poncela

14:00 h FIN DE LA JORNADA

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Think tank dedicado a la investigación económica y social

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