El objetivo de este trabajo es predecir el crecimiento económico de Argentina, Bolivia, Chile y Perú a través del modelo de crecimiento biológico de Gompertz. Además, se propone un modelo que mejore la bondad de ajuste. Para para estimar los parámetros de ambos modelos y verificar su tasa de convergencia se utiliza los algoritmos de Gauss-Newton, Newton-Raphson y Levenberg-Marquardt. La elección del modelo de mejor aproximación se realiza según sus criterios de Akaike y Schwartz-Bayesian. Finalmente, los algoritmos se implementan en el software Matlab v. R2013b
The aim of this paper is to predict the economic growth of Argentina, Bolivia, Chile, and Peru through the Gompertz's biological growth model. In addition, we propose a model that improves the goodness of fit. We use Gauss-Newton, Newton-Raphson, and Levenberg-Marquardt algorithms in order to estimate the parameters of both models and verify their rate of convergence. The best model specification is chosen according to its Akaike and Schwartz-Bayesian criteria. The algorithms are implemented in Matlab v. R2013b software
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