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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 hacer modelos de Machine Learning o de estadística clásica, así como realizar un Backtesting que permita elegir el mejor modelo para implementar realizando un ejemplo aplicado con Stata 16.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 23 de Jul de 2020
Horarios:
3:00 P.m San José de Costa Rica
4:00 pm Bogotá - Quito - Lima - CDMX
5:00 p.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
6:00 p.m Buenos Aires

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

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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