Curso CEMLA: Aprendizaje de Máquina Moderno para el Pronóstico Macroeconómico

Los modelos fundacionales y de aprendizaje de máquina automatizado (ML) han revolucionado los flujos de trabajo de pronóstico. Modelos como Chronos-2 permiten realizar pronósticos zero-shot sobre nuevos conjuntos de datos sin necesidad de entrenamiento, mientras que TabPFN alcanza desempeño de frontera en conjuntos de datos tabulares pequeños en cuestión de segundos. Los bancos centrales pueden aprovechar estos avances para mejorar la precisión de sus pronósticos, reducir los tiempos de modelización y cuantificar mejor la incertidumbre para la toma de decisiones de política económica.

Este curso intensivo conecta los métodos clásicos de pronóstico econométrico con enfoques modernos de aprendizaje de máquina, con énfasis en aplicaciones prácticas para la banca central. El curso hace énfasis en la comprensión de los principales trade-offs entre los métodos clásicos y los de aprendiza de máquina, la implementación práctica con herramientas de última generación (AutoGluon, Chronos-2 y TabPFN), y las consideraciones necesarias para su despliegue en entornos de producción.