Este libro analiza el impacto de los datos masivos y los métodos basados en autoaprendizaje y alta computación sobre la investigación económica. Para ello, describe estas nuevas fuentes de información y explica su utilidad para construir modelos económicos, realizar predicciones y aplicar los resultados para resolver problemas prácticos de economía y empresa. También, analiza los métodos de aprendizaje automático más utilizados en la investigación económica, que son la base de la inteligencia artificial, y que están teniendo un impacto muy significativo en nuestra sociedad.
Redes neuronales en el estudio de series de tiempo financieras
págs. 23-52
El análisis de la movilidad con datos masivos
págs. 53-96
págs. 97-174
Inferencia causal y aprendizaje automático: un enfoque localmente robusto
págs. 175-216
Dirección de marketing integrando datos masivos
págs. 217-262
Midiendo desigualdad desde el cielo
Jose G. Montalvo, Marta Reynal Querol, Juan Carlos Muñoz Mora
págs. 263-300
págs. 301-324
Predicción económica con modelos de espacio de los estados para datos masivos
págs. 325-362
págs. 363-384
Investigación en mercados financieros en la era de la inteligencia artificial y el big data
Roberto Pascual González, Jose Penalva
págs. 385-438
págs. 439-486
Gestión de carteras con datos masivos
Francisco Peñaranda, Enrique Sentana Iváñez
págs. 487-552
Predicción macroeconómica con grandes bases de datos: una ilustración con PLS
págs. 553-576
La aplicación de datos masivos en economía de la energía: una revisión
Miguel Angel Rodríguez López, Diego Rodríguez Rodríguez
págs. 577-616
© 2008-2025 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados