Hoy en día la aplicación de diferentes algoritmos para resolver problemas de estimación ha sido una mejora considerable en términos de desempeño del modelo, logrando así mejores pronósticos frente a los métodos tradicionales. En este webcast abordaremos los conceptos, intuición y aplicaciones prácticas de los algoritmos de penalización utilizando Risk Simulator para mejorar los modelos empleados en la realización de pronósticos de datos.

Gerentes, analistas de riesgos, administradores de portafolios, docentes, investigadores, estudiantes de posgrado, directores, y/o emprendedores.

• Aplicar algoritmos analíticos a bases de datos desde su programación con las funciones de optimización de Risk Simulator.
• Entender los conceptos del Machine Learning.
• Comprender la estructura de un modelo de penalización.

• Introducción a los algoritmos de penalización y al Machine Learning.
• Estructura de modelos de regresión Lasso, Ridge y ElasticNet.
• Aplicación en Risk Simulator.
• Preguntas de los asistentes.

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.

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