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Título:	Covid-19 and Economics Forecasting on Advanced and Emerging Countries Covid-19 y pronósticos sobre crecimiento económico para economías avanzadas y emergentes
Editorial:	Universidad de Guadalajara
Descripción:	Objective: To estimate the size and the dynamics of the coronavirus (covid-19) pandemic in Advanced, Emerging, and Developing Economies, and to determine its implications for economic growth. Methodology: A susceptible Infected Recovered (sir) model is implemented, we calculate the size of the pandemic through numerical integration and phase diagrams for covid-19 trajectory; finally, we use ensemble models (random forest) to forecast economic growth. Results: We confirm that there are differences in pandemic spread and size among countries; likewise, the trajectories show a long-term spiral cycle. Economic recovery is expected to be slow and gradual for most of the economies. Limitations: All countries differ in covid-19 test applications, which could lead to inaccurate total confirmed cases and an imprecise estimate of the pandemic’s spread and size. In addition, there is a lack of leading indicators in some countries, generating a higher mse of some machine learning models. Originality: To implement economic-epidemiological models to analyze the evolution and virus’ spreading throughout time. Conclusions: It is found the pandemic’s final size to be between 74-77%. Likewise, it is demonstrated that covid-19 is endemic, with a constant prevalence of 9 years on average. The spread of the pandemic has caused countries to self-induce in an unprecedented recession with a slow recovery. Objetivo: Estimar el tamaño y la dinámica de la pandemia del coronavirus (covid-19) de economías avanzadas y economías emergentes y en desarrollo, así como sus implicaciones en el crecimiento económico. Metodología: Se implementa el modelo Susceptible Infectado Recuperado (sir), se calcula el tamaño de la pandemia mediante integración numérica y se utilizan diagramas de fase para conocer la trayectoria del covid-19; finalmente, se hacen pronósticos de crecimiento con modelos de ensamble (bosques aleatorios). Resultados: Se confirman las diferencias de tamaño y contagio entre los países; asimismo, las trayectorias exhiben ciclos en forma de espiral. Se espera que la recuperación económica sea lenta pero gradual en las naciones. Limitaciones: Todos los países difieren en número de pruebas aplicadas para detectar el covid-19, esto puede llevar a un número impreciso de casos totales y una estimación imprecisa de la propagación y el tamaño de la pandemia. Además, hay una falta de indicadores adelantados en algunos países, lo que genera un mse más alto de algunos de los modelos de machine learning. Originalidad: Se hace uso de modelos económicos epidemiológicos para analizar la evolución y expansión del virus a través del tiempo. Conclusiones: Se encontró que el tamaño final de la pandemia se encuentra entre el 74% y el 77%. Asimismo, se demuestra que el covid-19 es endémico, con una prevalencia constante de 9 años en promedio.
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12104/92781
Otros identificadores:	https://econoquantum.cucea.udg.mx/index.php/EQ/article/view/7222 10.18381/eq.v18i1.7222
Aparece en las colecciones:	Revista Econoquantum

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