Aplicación de Digital Twins para la predicción del gasto de los hogares mediante análisis de encuestas de presupuestos familiares.

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado analiza cómo factores económicos y demográficos influyen en el consumo de los hogares en España. Se desarrolla un modelo predictivo basado en gemelos digitales, capaz de simular escenarios futuros ante cambios fiscales, económicos o sociales. Utilizando microdatos de la Encuesta de Presupuestos Familiares y siguiendo la metodología CRISP-DM, se construye un datalake jerarquizado y datamarts específicos para el análisis. El modelo estima la distribución del gasto en función de ingresos, composición familiar, inflación y fiscalidad. Esta herramienta resulta útil para diseñar políticas públicas orientadas a la equidad y sostenibilidad económica, ofreciendo un enfoque innovador y práctico para la toma de decisiones.

This Final Degree Project analyzes how economic and demographic factors influence household consumption in Spain. A predictive model based on digital twins is developed to simulate future scenarios in response to fiscal, economic, or social changes. Using microdata from the Household Budget Survey and following the CRISP-DM methodology, a hierar chical datalake and specific datamarts are built for analysis. The model estimates household spending distribution based on income, family composition, inflation, and taxation. This tool supports the design of public policies aimed at equity and economic sustainability, offering an innovative and practical approach to decision-making.