«Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos»

«Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos»

JORNADA VIRTUAL
8 de octubre de 2020
Descripción

Esta jornada tiene por objeto presentar y evaluar los nuevos enfoques de predicción en economía y empresa basados en datos masivos o Big Data. En los últimos años desde el campo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial se han desarrollado nuevos métodos que, prescindiendo de la hipótesis de linealidad, tratan de explotar las correlaciones existentes entre muchas variables en grandes bancos de datos generados automáticamente. Estos métodos, unidos a los avances en Estadística y Econometría en el análisis de muchas series temporales interdependientes, ofrecen nuevas oportunidades para mejorar las predicciones. En particular, la combinación de varios métodos y modelos está proporcionando buenos resultados en gestión de carteras, análisis de coyuntura, modelos de riesgo y otras muchas áreas.

En esta jornada reconocidos expertos en este campo analizarán como pueden mejorarse las predicciones incorporando a los enfoques tradicionales los resultados de los modelos factoriales dinámicos, árboles de decisión, bosques aleatorios (Random Forest) y redes neuronales, entre otros procedimientos desarrollados en los últimos años. También, se analizará como el análisis de sentimientos y de textos, así como otras nuevas herramientas no convencionales que se basan en la abundancia de datos no estructurados pero con potencial valor predictivo, pueden aportar mejoras a los métodos de predicción habitualmente utilizados.

Siga el evento en directo desde el canal de Funcas en Youtube AQUÍ

Programa

8:45 h PRESENTACIÓN

9:00 h SESIÓN 1:

Predicción de series temporales económicas con modelos factoriales dinámicos y de Machine learning
Daniel Peña, Universidad Carlos III de Madrid
Trabajo conjunto con: Ángela Caro

Predicciones Financieras basadas en Análisis de Sentimiento de textos y minería de opiniones
Argimiro Arratia, Universitat Politécnica de Catalunya

Predicción de matrices de covarianzas de grandes dimensiones con aplicaciones a gestión de carteras
Jordi Llorens, Universitat Pompeu Fabra
Trabajo conjunto con: Christian Brownlees y Nuria Senar
Moderadora: Esther Ruiz

10:30 h DESCANSO

10:45 h SESIÓN 2:

Desarrollos con “Big Data” para el análisis coyuntural en los bancos centrales
Javier Pérez,  Banco de España
Trabajo conjunto con: Corinna Ghirelli, Samuel Hurtado y Alberto Urtasun

Árboles de decisión en economía: Una aplicación a la determinación del precio de la vivienda
Salvador Ramallo, Universidad de Murcia
Trabajo conjunto con: Máximo Camacho y Manuel Ruiz

Estudio de la supervivencia empresarial a través de la huella digital
Josep Doménech, Universidad Politécnica de Valencia
Trabajo conjunto con: Desamparados Blázquez y Ana Debón
Moderadora: Pilar Poncela

12:15 DESCANSO

12:30h SESIÓN 3:

Modelos predictivos del riesgo y aplicaciones a los seguros
Montserrat Guillén, Universidad de Barcelona
Trabajo conjunto con: Ana M. Pérez-Marín, María Láinez y Eduardo Sánchez

Un paseo por la predicción basada en Big Data: Métodos y aplicaciones
Esther Ruiz, Universidad Carlos III de Madrid
Trabajo conjunto con: Lorenzo Pascual
Moderador: Daniel Peña

13:30 h FIN DE LA JORNADA

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Think tank dedicado a la investigación económica y social

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