MACHINE LEARNING: APRENDIZAJE SUPERVISADO. MODELOS PREDICTIVOS con EVIEWS

En este libro se desarrollan las técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a regresión. Más concretamente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en el tratamiento de la autocorrelación, multicolinealidad, heteroscedasticidad, endogeneidad y otras problemáticas de los modelos predictivos de regresión lineal múltiple. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los modelos Logit, Probit y Tobit. Por último se tratan también los modelos de selección muestral, modelos censurados y modelos truncados. A lo largo del libro se presenta una amplia variedad de ejemplos y ejercicios resueltos con el software EVIEWS.