| dc.contributor.advisor | Carrascal, Fernando Luis | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Tangarife López, Carmen Lucía | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-16T21:47:21Z | |
| dc.date.available | 2026-03-16T21:47:21Z | |
| dc.date.created | 2025-11-03 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79591 | |
| dc.description.abstract | Este proyecto aplicado tiene como objetivo analizar el comportamiento del desempleo juvenil en Colombia entre enero de 2021 y diciembre de 2024 y predecir su tendencia, enfocado en la población joven entre 18 y 28 años, una de las más afectadas por el desempleo, especialmente las mujeres. Para abordar esta problemática, se utilizaron los microdatos mensuales de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), construyendo una base consolidada que permita estimar la tasa de desempleo juvenil y su evolución temporal. Con esta información se aplicó un modelo de series de tiempo de Promedios Móviles Integrados Autorregresivos Estacionales (SARIMA, por sus siglas en inglés), que corresponde a un enfoque estadístico de predicción temporal, con el fin de predecir el comportamiento futuro de la tasa de desempleo juvenil y evaluar su tendencia en el corto plazo. Los resultados esperados aportan evidencia empírica útil que ayude en la formulación de políticas públicas orientadas al trabajo decente y la inclusión laboral de esta población en el país. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Implementación de un modelo de series de tiempo para predecir la tasa de desempleo de la población joven en Colombia en el corto plazo | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Tasa de desempleo | |
| dc.subject.keywords | Jóvenes | |
| dc.subject.keywords | Series de tiempo | |
| dc.subject.keywords | Modelo SARIMA | |
| dc.subject.keywords | Colombia | |
| dc.description.abstractenglish | This applied project aims to analyze youth unemployment trends in Colombia between January 2021 and December 2024, and predict future trends, focusing on young people aged 18 to 28, one of the groups most affected by unemployment, especially women. To address this issue, monthly microdata from the Large Integrated Household Survey (GEIH) of the National Administrative Department of Statistics (DANE) were used to build a consolidated database that
allows for estimating the youth unemployment rate and its evolution over time. This information was used to apply a Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) time series model, which is a statistical approach to time series forecasting, in order to predict the future behavior of the youth unemployment rate and assess its short-term trend. The expected results provide useful empirical evidence to assist in the formulation of public policies aimed at decent work and labor inclusion for this population in the country. | |
| dc.subject.category | Economía laboral | |
