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Apuntes de Econometría aplicada a la Administración y Dirección de Empresas.
Predicting the Tide of the Pandemic: An In-Depth Analysis of Forecasting Models for COVID-19 in Cantabria
#BEIO
2023 | Último número | Vol. 39, No. 2
Alberto Lezcano LastraCantabrian Institute of Statistics. Government of Cantabria
lezcano_a@cantabria.es
Gonzalo Llamosas GarcíaApplied Economic Department. University of Malaga
ORCid: 0000-0002-4407-2845
gonzalo.llamosas@uma.es
Alejandro López CagigasCantabrian Institute of Statistics. Government of Cantabria
lopez_ale@cantabria.es
Francisco Javier Parra RodríguezEconomic Analysis National University of Distance Education
parra@cee.uned.es
Abstract
Amidst the COVID-19 pandemic, astute public health interventions, including mobility constraints, are paramount. The bedrock of such strategies lies in the precision of forecasting models. Harnessing data from the Cantabrian Health Service, this study critically evaluates and contrasts time series analysis and cutting-edge machine learning techniques in predicting 30-day COVID-19 case trajectories. Additionally, it demystifies the technological scaffolding and methodologies of the Cantabrian Institute of Statistics’ web portal for streamlined collation and display of socio-health indicators. The analysis underscores the indispensability and acumen of predictive modeling in steering agile responses to public health crises.
Un análisis de modelos de pronóstico para COVID-19 en Cantabria
Lezcano Lastra, Alberto
Instituto Cántabro de Estadística
Llamosas García, Gonzalo
Instituto Cántabro de Estadística
López Cagigas, Alejandro
Instituto Cántabro de Estadística
Parra Rodríguez, Francisco Javier
Instituto Cántabro de Estadística
Resumen:
La pandemia del COVID-19 ha supuesto un grave reto sanitario, económico y social en todo el mundo. Para hacerlo frente, gobiernos de todo el planeta han planteado restricciones de movilidad que han agravado considerablemente la calidad de vida de millones de personas. En este contexto, los modelos estadísticos de series temporales han vuelto a ocupar la primera línea. El uso de pronósticos de aprendizaje automático se ha mostrado eficaz para anticipar la evolución de los diferentes shocks epidemiológicos. A partir de datos del Servicio Cántabro de salud, hemos realizado proyecciones de casos diarios a 30 días. Este trabajo compara diferentes metodologías de series temporales para analizar su rendimiento en las predicciones de casos positivos a través de diferentes métricas. También se describen las tecnologías empleadas en el aplicativo web del Instituto Cántabro de Estadística, donde se muestra la experiencia diaria en la recogida, procesamiento y actualización de datos para el diseño de indicadores socio-sanitarios.
https://jecas.es/una-evaluacion-de-modelos-de-pronostico-para-casos-covid-19-en-cantabria/
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