MODELAÇÃO ECONOMÉTRICA COM FERRAMENTAS DE APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA. EXEMPLOS COM IBM SPSS MODELER

Os algoritmos de aprendizagem de máquinas utilizam métodos computacionais para extrair informação directamente dos dados, mesmo sem depender de uma equação pré-determinada como modelo. Os algoritmos melhoram o seu desempenho de forma adaptativa à medida que aumenta o número de amostras disponíveis para aprendizagem. A aprendizagem mecânica utiliza dois tipos de técnicas: a aprendizagem supervisionada, que forma um modelo sobre dados de entrada e saída conhecidos para que possa prever resultados futuros, e a aprendizagem não supervisionada, que encontra padrões escondidos ou estruturas intrínsecas nos dados de entrada. O objectivo da aprendizagem supervisionada por máquinas é construir um modelo que faça previsões baseadas em provas na presença de incerteza. Um algoritmo de aprendizagem supervisionado toma um conjunto conhecido de dados de entrada e respostas conhecidas aos dados (saída) e forma um modelo para gerar previsões razoáveis para a resposta a novos dados. A aprendizagem supervisionada utiliza técnicas de classificação e regressão para desenvolver modelos preditivos. As técnicas de aprendizagem supervisionada incluem a maioria dos modelos econométricos. Este livro desenvolve a econometria a partir da perspectiva das técnicas de Machine Learning. O software IBM SPSS Modeler é utilizado para este fim.