Información general
Autoría: José Luis Mourelo Rodriguez, Maricarme Riera (tutora).
Publica: Universidad de Barcelona
Fecha: 2025
La variación de la población es un tema de estudio fundamental para todos los países del mundo debido a su impacto directo en la calidad de vida de sus habitantes. Este TFG, del Departamento de Econometría, Estadística y Economía Aplicada, analiza la variación poblacional anual en España, utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático para entender los factores que más influyen en este fenómeno y determinar qué modelo es más adecuado para predecirla.
Los principales métodos utilizados son Random Forest, XGBoost y ARIMA, que ayudan a identificar patrones temporales y relaciones entre variables relacionadas con la demografía, la economía y la sociedad. El análisis se realiza con datos anuales del periodo 2010-2023, considerando variables como nacimientos, defunciones, PIB per cápita, tasas de empleo y paro, precios de la vivienda y matrimonios por 1000 habitantes.
Entre los modelos estudiados, XGBoost se posiciona como el más eficaz, logrando un R² cercano a 0.38, lo que indica una capacidad moderada para explicar las variaciones en la población. También se destacan como factores clave el índice general de vivienda, las tasas de nacimientos y defunciones, y las dinámicas del empleo. El trabajo subraya, además, el impacto de fenómenos externos como crisis económicas, cambios climáticos o movimientos migratorios en las tendencias demográficas.
El trabajo concluye que los modelos predictivos son herramientas útiles para diseñar políticas públicas y estrategias de desarrollo, aunque sería importante incorporar más variables y enfoques interdisciplinarios en futuras investigaciones para mejorar la precisión y utilidad de las predicciones.