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 estadÃstica clásica, asà como realizar un Backtesting que permita elegir el mejor modelo para implementar realizando un ejemplo aplicado con Stata 16.
Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística.
En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.
Tarifas:
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