Este libro está dedicado a analizar cómo la presencia de datos masivos, denominados con frecuencia por su nombre en inglés, big data, ofrece nuevas oportunidades de aprendizaje en muchas áreas del Análisis Econométrico. Complementa, por tanto, el trabajo de los mismos editores publicado recientemente por Funcas sobre nuevos métodos de predicción económica con datos masivos. En esta ocasión, se revisan distintas técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML por sus siglas en inglés) que se aplican a grandes conjuntos de datos para resolver distintas cuestiones en análisis econométrico. El volumen consta de nueve capítulos escritos por expertos en “big data” y aprendizaje automático y/o análisis económico, que se organizan de la siguiente manera. [Resumen de editor]
Data Science y sus aplicaciones económicas: una perspectiva personal
José García Montalvo
págs. 5-24
Adelantando el consumo de las administraciones públicas: big data a través del BOE
Carlos Cuerpo Caballero, Teresa Morales Gómez-Luengo
págs. 25-48
Economía laboral y big data: panorámica sobre técnicas de regularización en la evaluación de efectos causales
págs. 49-68
Enfoque de big data para generar y analizar datos de actividad económica en México
págs. 69-94
Éxitos y retos de big data en análisis económico: un recorrido a través de ejemplos
págs. 95-116
Análisis de factores comunes estacionales en datos masivos
Fabio H. Nieto, Daniel Peña Sánchez de Rivera , Stevenson Bolívar
págs. 117-136
Explorando pautas en series estacionales múltiples mediante técnicas multivariantes
Enrique Martín Quilis
págs. 137-162
Una aplicación del análisis de series temporales funcionales a los precios horarios de la electricidad en el mercado MIBEL
págs. 163-190
Predicción y clasificación basada en distancias parcialmente observadas
Aldo R. Franco Comas, Andrés M. Alonso Fernández
págs. 191-222
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