Perspectivas de Crecimiento Económico en América Latina: un enfoque usando aprendizaje automático y similitud dinámica de series temporales

Este proyecto de investigación busca predecir el crecimiento económico futuro de América Latina de una manera innovadora, utilizando el poder de los datos históricos y la Inteligencia Artificial (IA). En lugar de usar los métodos económicos tradicionales, nos enfocamos en identificar patrones de desarrollo. Para ello, utilizaremos el algoritmo Dynamic Time Warping (DTW) para rastrear y comparar las trayectorias de crecimiento de los países latinoamericanos (desde 1980 al 2024) con experiencias históricas globales análogas. Piensen en esto como encontrar los "gemelos históricos" de la región para ver cómo les fue en el mediano plazo. Luego, emplearemos modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) como XGBoost y Random Forest para determinar qué factores (productividad, demografía, estructura de comercio, entre otros) son los mejores indicadores de un crecimiento sostenido. El objetivo final es ofrecer una herramienta sólida y replicable para diseñar políticas que impulsen la productividad y el crecimiento a largo plazo.