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:
Este y muchos eventos los creamos gratuitamente para ti, en busca de un mejor desarrollo de nuestra región!