Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C.
Maestría en economía
Aprendizaje Computacional
Uso de redes neuronales en la estimación de datos
Rafael Martínez Martínez
Octubre 2020
Contenido
1. Problema a investigar
2. Metodología empleada,
3. Principales resultados
4. Conclusiones del estudio
1. Problema a investigar
Motivación y propuesta
- Estudio sobre la asociación intergeneracional de los logros socieconómicos de los padres y los hijos
- No se tiene un conjunto de datos apropiados (componente panel corto)
- Se utiliza la técnica: mínimos cuadrados de dos etapas y dos muestras.
- Se piensa que este problema es un problema de estimación funcional
- Se propone el uso de perceptrón multicapa para la estimación funcional
y^s=\alpha+y^f\beta +\epsilon
y_{t}^{f}=y^{f}+A_{t}^{f} \gamma+\nu_{t}^{f}=Z \delta+A_{t}^{f} \gamma+\eta^{f}+\nu_{t}^{f}
y_{t}^{s}=\alpha+(Z \widehat{\delta}) \beta+A_{t}^{s} \varphi+\omega_{t}
- Datos ENOE
- Datos ENIGH
Motivación y propuesta
- Estudio sobre la asociación intergeneracional de los logros socieconómicos de los padres y los hijos
- No se tiene un conjunto de datos apropiados
- Se utiliza la técnica: mínimos cuadrados de dos etapas y dos muestras.
- Se combina los datos de dos muestras separadas
2. Metodología empleada
3. Principales resultados
4. Conclusiones del estudio
Aprendizaje computacional: Uso de redes neuronales en la estimación de datos
By ra_fa
Aprendizaje computacional: Uso de redes neuronales en la estimación de datos
Se presenta una propuesta para el uso de las redes neuronales en la generación de datos para análisis estadístico
