Investigador del Observatorio del Mercado de Trabajo y la Seguridad Social (OMTSS) participa en Simposio Internacional de Estadística

Entre el 30 de julio y el 2 de agosto de 2024 se llevó a cabo el 33º Simposio Internacional de Estadística en la Universidad de Cartagena. En el evento, que contó con la participación de expertos de orden nacional e internacional, se abordaron temáticas asociadas a la ciencia de datos como campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas.

Entre las temáticas tratadas por conferencistas y asistentes se destacan aquellas relacionadas con la “Predicción de Series de Tiempo usando Machine Learning”, la “Inteligencia Artificial Moderna”, el “Big Data era de la cuarta Revolución Industrial” y los “Modelos de Redes Neuronales”. La relevancia de estos temas es clave en aras de conocer sus más recientes desarrollos, así como su aplicabilidad y aporte a las ciencias sociales, de la medicina y la ingeniería.

Nuestro docente e investigador, Juan Camilo Villar Otálora, junto a su coautor, Jacobo Alberto Campo Robledo, presentó los avances de su investigación relacionada con la Ley de Okun y la Política Fiscal, en la que empleó un modelo de vectores autorregresivos con parámetros variables en el tiempo y volatilidad estocástica (TVP-VAR-SV) para mostrar cómo los shocks en la política fiscal afectan el desempleo y el crecimiento económico en un conjunto de países de América Latina durante el periodo 1970-2022.

Los resultados preliminares de esta investigación son robustos y confirman la heterogeneidad del coeficiente de Okun entre países y su naturaleza variable a lo largo del tiempo, mostrando fluctuaciones alrededor de un valor de referencia a largo plazo. Esto es importante toda vez que permite a los responsables de formular políticas comprender mejor cómo la relación entre el desempleo y el crecimiento del PIB evoluciona en diferentes fases del ciclo económico permitiéndoles ajustar las políticas laborales de manera más precisa y oportuna, y viceversa.