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Machine Learning en Stata: Algoritmos de Penalización y Backtesting

Descripción:

En esta presentación abordaremos los criterios para seleccionar variables al momento de realizar modelos de Machine Learning o de estadística clásica, de igual forma, presentaremos cómo elegir el mejor modelo mediante Backtesting, esto, realizando un ejemplo aplicado con las opciones que facilita Stata 17 para dicha labor.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Vie. 03 de Feb de 2023
Horarios:
10:00 a.m Costa Rica - México
11:00 a.m Colombia - Ecuador- Perú
12:00 a.m Bolivia - Venezuela
13:00 Brasil - Argentina - Chile

Dirigido a:

Profesionales, docentes, analistas, investigadores y estudiantes interesados en conocer y aplicar técnicas de selección de modelos y variables para aplicar un corrector backtesting.

Objetivo:

Realizar una introducción a los métodos para selección de modelo y Backtesting con apoyo de Stata.

Temario:

  • Introducción al Machine Learning.
  • Método de Stepwise.
  • Algoritmos de penalización.
  • GridSearch.
  • K-Fold Cross Validation.
  • Ejercicio Práctico en Stata.
  • Preguntas de los asistentes.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Especialista en entrega de soluciones analíticas a necesidades y problemáticas del negocio, tal como inversiones, operaciones y riesgos. Académico de la Universidad de Chile en cursos de Riesgo Financiero del Magíster en Finanzas y Métodos Cuantitativo en la gestión de riesgo en el diplomado de Administración de Riesgo. Sus temas de investigación son: eficiencia de mercado, riesgo financiero, machine learning y econometría.

Tarifas:

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