ESCUELA DE VERANO

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Econometría y el aprendizaje de las máquinas: las nuevas fronteras de investigación en economía aplicada

Econometría y el aprendizaje de las máquinas

 

rigobon  Profesor Roberto Rigobon, MIT

riascos-300x300  Profesor Alvaro Riascos, Universidad de los Andes

Lunes a viernes: 8:00 a.m. a 12:00 m                                          
Sábado, 29 de junio: 8:00 a.m. a 12:00 m

Curso en español

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Este curso introduce a los estudiantes a algunas de las aplicaciones más importantes de la minería de datos y el aprendizaje de máquinas (Big Data) a problemas de políticas públicas, economía aplicada y macroeconomía.  Como veremos, los economistas tienen bastante que aprender de los ingenieros y los ingenieros tienen bastante que aprender de los economistas, y en este curso usaremos una estrategia que compile lo mejor de los dos mundos Además de aprender los fundamentos teóricos, los estudiantes aprenderán herramientas básicas de programación en R o Python, lo que les permitirá una vez finalizado el curso, plantearse un problema que utilice diversas fuentes de datos y aplicar las técnicas aprendidas en clase para ofrecer una solución novedosa. La primera parte del curso tiene como objetivo aprender los fundamentos teóricos del aprendizaje estadístico como marco teórico de la minería de datos (el problema de aprendizaje máquinas, el compromiso entre sesgo y varianza, aproximación y error, riesgo, consistencia, regularización, complejidad, etc.). Paralelamente se van aprender las principales técnicas de minería de datos (método de vecindades, árboles,  boosting, máquinas de vectores de soporte, conglomerados, reglas de asociación, validación cruzada, regularización, etc.) y una introducción a la redes neuronales y el aprendizaje profundo. En la primera semana de clase nos enfocaremos en aplicaciones a políticas públicas: modelos de predicción del crimen, problemas de salud pública, educación y problema en la rama judicial. La segunda semana del curso, exploraremos las soluciones a los problemas de identificación que tanto preocupan a los economistas y se establecerá un puente entre los temas de la primera semana y la teoría económica: predicción, causalidad, identificación y econometría, en donde el énfasis de las aplicaciones será a temas de macroeconomía.  

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