Propuesta de un indicador alternativo de medición de las expectativas de inflación para el Perú, mediante la aplicación de Machine Learning a la red social Twitter

Abstract

La presente tesis analiza la relación entre las expectativas de inflación de fin de año en Perú y un indicador de la tendencia de las expectativas de inflación de fin de año basado en datos de Twitter, procesados mediante técnicas de machine learning, evaluando su capacidad para medir la tendencia de las expectativas de inflación obtenidas de las encuestas realizadas por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) a funcionarios del sistema financiero, analistas económicos y ejecutivos de empresas no financieras. La hipótesis plantea que es posible desarrollar un indicador basado en datos de Twitter mediante el uso de machine learning en el contexto peruano. Los resultados muestran que este indicador mide de manera efectiva la tendencia de las expectativas de inflación de fin de año, como lo evidencian la correlación de Spearman r=0.57, el coeficiente R2=0.779 y el error cuadrático medio MSE=1.02×10−5 . Asimismo, el estudio destaca la sensibilidad del indicador ante eventos extraordinarios, como la pandemia de COVID-19, reflejando su utilidad en contextos de crisis social. Este análisis contribuye a la comprensión de cómo las nuevas fuentes de datos pueden integrarse al análisis económico, ofreciendo perspectivas valiosas para la formulación de políticas y la toma de decisiones estratégicas.