Modelos de Aprendizaje Automático Híbridos para Pronóstico Macroeconómico con Series Temporales de Alta Frecuencia

Resumen

Este estudio explora el uso de modelos híbridos de aprendizaje automático y econometría tradicional para mejorar el pronóstico de indicadores macroeconómicos a partir de series temporales de alta frecuencia. Los modelos híbridos, como la combinación de ARIMA con LSTM o SVM, buscan capitalizar las fortalezas de ambos enfoques: la captura de patrones lineales con modelos clásicos y la detección de relaciones no lineales y complejas con algoritmos de machine learning. La literatura reciente respalda que estos enfoques pueden, bajo ciertas condiciones, superar la precisión de los métodos tradicionales al anticipar variables como el PIB, la inflación y el desempleo, especialmente en contextos financieros volátiles. Sin embargo, el éxito de tales modelos depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos disponibles, así como de una configuración óptima de los algoritmos. El trabajo señala también importantes desafíos: riesgos de sobreajuste, demandas computacionales elevadas y la sensibilidad a sesgos y errores en los datos de entrenamiento. Además, se enfatiza la importancia de validaciones rigurosas y el riesgo inherente de transferir mejoras modelísticas a la práctica macroeconómica real, dado el entorno altamente complejo y multifactorial. En suma, aunque el potencial de estos modelos es significativo, su adopción debe ir acompañada de cautela y evaluaciones robustas, considerando tanto sus posibilidades como sus límites.