Narrativas económicas y predicción de la inflación en Argentina mediante técnicas de aprendizaje estadístico: un análisis basado en sentimiento mediático

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dc.contributor.MentorSpiousas, Ignacio
dc.creator.AutorChejfec, Daniela Sol
dc.creator.AutorJuliá, Violeta
dc.date.accessioned2025-12-02T13:36:36Z
dc.date.available2025-12-02T13:36:36Z
dc.date.issued2025-09
dc.descriptionFil: Chejfec, Daniela Sol. Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento; Argentina.
dc.descriptionFil: Juliá, Violeta. Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento; Argentina.
dc.description.abstractEste trabajo analiza la relación entre el sentimiento mediático y la inflación en Argentina durante el período 2017–2025, en un contexto de elevada volatilidad económica y emergencia de narrativas disruptivas. A partir de una base de titulares periodísticos, procesados mediante modelos de análisis de sentimiento, se construye un índice mensual de tono mediático. Este índice se integra luego con las variables macroeconómicas tradicionales en modelos de predicción de la inflación. Se usan modelos de aprendizaje automático (Random Forest, Ridge y Lasso) para evaluar la contribución de la dimensión narrativa. Se encuentra, entre otras cosas, que: 1) el discurso mediático presenta un sesgo estructural hacia el tono negativo; 2) se observa una estacionalidad quincenal: las noticias tienden a ser ligeramente más positivas a comienzos de mes; 3) existe una correlación entre la probabilidad de sentimiento negativo y positivo de los titulares de noticias promediados a nivel mensual con un rezago de tres meses y el Índice de Precios al Consumidor (IPC); 4) incorporar el sentimiento mediático a los modelos predictivos mejora de forma modesta pero consistente la capacidad para anticipar el IPC mensual; 5) los modelos de regularización (Ridge y Lasso) superan en desempeño a Random Forest. Estos hallazgos contribuyen a la teoría de la Economía Narrativa, mostrando que las narrativas mediáticas no sólo reflejan el contexto económico sino que también podrían influir y ayudar a anticipar dinámicas inflacionarias.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/26017
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleNarrativas económicas y predicción de la inflación en Argentina mediante técnicas de aprendizaje estadístico: un análisis basado en sentimiento mediático
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de grado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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[P][W] T.L. Comp. Chejfec, Daniela Sol y Juliá, Violeta.pdf
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