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Predicción de series temporales económicas con datos masivos: perspectiva, avances y comparaciones. Caro Navarro, Ángela Peña, Daniel Series temporales - Modelos econométricos - Proceso de datos En respuesta a su solicitud, se autoriza a la Universidad de Málaga a la reproducción, uso, comunicación y publicación del capítulo “Predicción de series temporales económicas con datos masivos: perspectiva, avances y comparaciones”, en su repositorio institucional RiUMA, siempre que se cite su autoría, no se obtenga beneficio comercial y no se realicen obras derivadas. Este trabajo analiza cómo la predicción económica ha ido evolucionando en función de los datos disponibles y cómo la reciente disponibilidad de datos masivos está transformando los métodos utilizados para el pronóstico. Se revisan brevemente tres períodos en la evolución de los procedimientos de predicción económica y empresarial y se presentan las características de una cuarta etapa, que se ha iniciado en este siglo con la revolución del Big data. Se analizan los cambios metodológicos para construir predicciones basadas en modelos econométricos, estadísticos y de aprendizaje de máquina (machine learning) y se describen algunos de los más utilizados para la predicción con series temporales. Como ilustración, se comparan las predicciones de un conjunto de variables que describen el ciclo económico en los países de la OCDE obtenidas con un modelo factorial dinámico y una red neuronal recurrente. 2025-01-29T10:04:10Z 2025-01-29T10:04:10Z 2021 book part Caro, Á. y Peña, D. (2021). Predicción de series temporales económicas con datos masivos. Peña, D. (ed. Lit.), Poncela, P (ed. Lit.), Ruiz, E. (ed. Lit.), Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos (pp. 5-32). FUNCAS 978-84-17609-48-1 https://hdl.handle.net/10630/37253 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access Funcas