Comparación de modelos de Deep learning con modelos de regresión de series de tiempo: un caso de estudio para el crecimiento del producto bruto interno de Perú

Abstract

El objetivo de la presente tesis es evaluar y comparar dos modelos de aprendizaje profundo con dos modelos de regresión de series de tiempo para el caso de estudio del crecimiento trimestral del Producto Bruto Interno de Perú durante el primer trimestre de 1980 al cuarto trimestre de 2021. En el Capítulo 1 Introducción se desarrolla la motivación de la tesis, se formula los objetivos de la investigación tanto generales como específicos además se señala las contribuciones de la tesis, su estructura y se indica la justificación de la misma, además se menciona los resultados esperados de la investigación y se define la metodología y alcance. En el Capítulo 2 Marco teórico se desarrolla en primer término el marco conceptual donde se explica los principales conceptos relacionados a la tesis; posteriormente se desarrolla las bases teóricas de la investigación donde se menciona los principales tipos de redes neuronales y modelos de regresión de series de tiempo. En el Capítulo 3 Estado del arte se explica los trabajos e investigaciones relacionados al uso de los modelos desarrollados en la tesis en proyecciones de series de tiempo además de estudios comparativos entre estos modelos. En el Capítulo 4 Implementación y resultados se desarrolla en detalle cada uno de los modelos trabajados, posteriormente se explica las herramientas usadas tanto de hardware como de software, así como la presentación de resultados relacionados con los objetivos de la investigación, además de las discusiones. En el Capítulo 5 se presentan las principales conclusiones de la investigación, así como en el Capítulo 6 se muestran las recomendaciones. Finalmente se menciona las referencias bibliográficas y los anexos.