Thesis:

Estimación de causalidad en el crecimiento económico y en políticas económicas expansivas mediante Uplift Modeling

En línea con el proyecto FONDECYT N° 1200555 denominado “Estimation of causality in economic growth and expansionary policies using uplift modeling”, el presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo aterrizar diversos algoritmos causales de machine learning al área económica, presentando un marco de referencia con múltiples tratamientos y potenciales variables de respuesta para entender la causalidad existente entre el crecimiento de la producción real de bienes y servicios y la aplicación de políticas económicas expansivas en datos de panel. Para esta investigación se utiliza un conjunto de series de tiempo de países pertenecientes a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, de aquí en adelante) para caracterizar el efecto causal que generan las políticas económicas expansivas (obtenidas a través de cambios porcentuales en el Gasto Final de Consumo de los gobiernos y en la Tasa de Interés de Largo Plazo de los países) sobre el crecimiento económico (obtenido a través de PIB Real de las economías). Adicionalmente, se modela una respuesta causal de las políticas expansivas a través de un nuevo conjunto de covariables macroeconómicas rezagadas en el tiempo. La estimación de los efectos causales se realiza mediante la aplicación de métodos propios del uplift modeling enfocados en el estudio de la inferencia causal sobre datos experimentales y observacionales. Los modelos utilizados corresponden a algoritmos causales de ramificación que permiten asignar un tratamiento óptimo de acuerdo al efecto que se tenga sobre el resultado potencial. Los principales resultados del estudio son los siguientes: 1. Se capturan efectos causales sobre el crecimiento económico dada la aplicación de políticas expansivas en el mismo período, mediante la mayoría de algoritmos utilizados. Este comportamiento se visualiza en todas las economías estudiadas, y logra coincidir con el comportamiento observado durante los últimos años del horizonte temporal. 2. Se modela y caracteriza la aplicación de políticas económicas expansivas de acuerdo al comportamiento rezagado del Índice General de Precios (IPC) y del PIB. Se definen tratamientos potenciales que caracterizan a estas variables para explicar, a través de modelos de uplift modeling con respuesta binaria, el impacto que generan sobre la aplicación de las políticas previamente mencionadas. Mediante el marco de referencia de doble causalidad intertemporal propuesto, se espera incentivar el uso de inteligencia artificial, y en particular la aplicación de métodos de uplift modeling para estudiar distintos fenómenos de índole económico (que actualmente se analizan mediante modelos econométricos tradicionales, con poca capacidad de generalización).