Pronóstico del PIB eslovaco basado en los precios de los metales como herramienta para los responsables políticos

Abstract

El artículo examina la evolución de los precios de determinados metales en el mercado global en el contexto del desarrollo del PIB de Eslovaquia como indicador macroeconómico e identifica cuáles de los metales analizados están más estrechamente vinculados a la economía eslovaca. Los datos de la investigación se obtuvieron del sitio web Investing y de Eurostat y se convirtieron en series temporales. Los precios de los metales se expresaron en dólares estadounidenses por tonelada, mientras que los valores del PIB se expresaron en millones de dólares estadounidenses. Los datos se procesaron mediante inteligencia artificial, concretamente redes neuronales recurrentes con una capa de memoria a largo plazo (MPM), que poseen un gran potencial para predecir este tipo de series temporales. El experimento incluyó modelos predictivos basados en redes neuronales artificiales. Los metales también desempeñan un papel crucial en la economía eslovaca, y la investigación confirma que la evolución de los precios del cobre, el zinc y el aluminio está correlacionada con el desempeño económico de Eslovaquia. Por lo tanto, el PIB del país puede pronosticarse con gran precisión basándose en las fluctuaciones de los precios de estos metales. Los hallazgos pueden ser de utilidad tanto para los responsables políticos como para la alta dirección del sector manufacturero, donde los precios de los insumos pueden compararse con la evolución de la economía nacional.//The paper examines the development of selected metal commodity prices in the global market in the context of the development of Slovakia´s GDP as a macroeconomic indicator GDP and identify which of the analyzed metal commodities are most closely linked to the Slovak economy. Research data were obtained from website Investing and Eurostat and converted into time series. Metal commodity prices were expressed in US dollars per ton, while GDP values were expressed in millions of US dollars. The data were processed using artificial intelligence, specifically recurrent neural networks with a Long Short Term Memory layer, which have strong potential to predict such types of time series. The experiment included predictive models based on artificial neural networks. Metal commodities also play a crucial role in the Slovak economy, and the research confirms that the development of copper, zinc and aluminum prices is correlated with Slovakia´s economic performance. Therefore, the country´s GDP can be forecasted with high accuracy based on the price movements of these selected metal commodities. The findings may assist policymakers as well as top management in the manufacturing industry, where input prices can be compared with developments in the national economy.