• 

  Matriz de correlación variables anuales

• 

  Matriz de correlación variables totales

• 

  Matriz de correlación variables anuales

• 

  Matriz de correlación variables totales

• 

  Loss function LSTM

• 

  Arquitectura y capas LSTM

• 

  Fit LSTM datos históricos

• 

  Fit Random Forest

• 

  Fit Regresión Multivariable

HackMTY 2021 | Reto Banorte

49 - DFuture: Modelo de predicción de la inflación en México

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Miembros:

Abraham Cepeda Oseguera

Axel Mercado Gasque

Juan Carlos Garfias Tovar

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Reto:

Generar un modelo de nowcasting para pronosticar la variación anual de la inflación general y subyacente de la 1° Quin. Enero 2021 a la 1° Quin. Agosto 2021.

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Solucion:

Modelo de regresión multivariable (mejor resultado a largo plazo) y Random Forest (mejor resultado en datos conocidos)

Se realizaron y evaluaron 3 modelos:

• LSTM
• Random Forest
• Regresion

Se opto por el modelo de regresion debido a la correlacion directa de gran parte de las variables y la manera en la que predecia los valores para el 2021

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Variables:

Se creo un dataset con mas de 200 variables de factores economicos, comerciales, internacionales, entre otros.

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Resultadoss:

Las graficas comparativas y de entrenamiento se encuentran en media y los archivos de datos en la carpeta de results

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Ejecución y requerimientos:

Se requiere de python 3, clonar el repositorio y hacer un install del requirements txt

Se recomienda usar el jupyter notebook con Google Colab

Built With

• css
• html5
• javascript
• numpy
• pandas
• python
• scikit-learn
• seaborn
• tensorflow