RT Journal Article
T1 Monetary Integration in South America: Election of Candidates Through Unsupervised Machine Learning
T1 Integración monetaria en Sudamérica: elección de candidatos a través del aprendizaje automático no supervisado
A1 Padilla, León
A1 Marín Nicolalde, Eduardo
AB Applying Unsupervised Machine Learning techniques to a set of nominalvariables (based on the optimum currency area [OCA] theory and the MaastrichtTreaty criteria) and industrial indicators (based on similar production patterns),this paper aims to identify potential candidates for a monetary integration inSouth America (SA). The main conclusion is that, according to the clusteringof the nominal and industrial indicators, the countries in best position for ahypothetical monetary integration in SA are Chile, Colombia, and Perú (andEcuador to a lesser extent); countries that are generally members of the samecluster. This group of economies, which belong to the Pacific Alliance, are in abetter position to meet various criteria for regional monetary integration, suchas nominal convergence and similar production patterns
AB Resumen Aplicando técnicas de Aprendizaje Automático no Supervisadopara un conjunto de variables nominales (señaladas por la teoría de lasáreas monetarias óptimas [OCA] y los criterios del Tratado de Maastricht)e indicadores industriales (basados en patrones de producción similares),este documento tiene como objetivo identificar candidatos potenciales parauna integración en Sudamérica (SA). La principal conclusión es que, según elagrupamiento de los indicadores nominales e industriales, los países en mejorposición para una hipotética integración monetaria en SA son Chile, Colombiay Perú (y Ecuador en menor medida). Este grupo de economías, pertenecientes a la Alianza del Pacífico, se encuentran en mejores condiciones para cumplircon diversos criterios de integración monetaria regional, como la convergencianominal y patrones productivos similares
PB Universidad de Huelva
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10272/21049
UL http://hdl.handle.net/10272/21049
LA eng
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026