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Como poderia ser delineado um programa de estudos e aplicações de Machine Learning à análise macroecônomica ?

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respondida Out 3, 2016 por danielcajueiro (5,251 pontos)  

O ponto de partida deve ser identificar as perguntas que machine learning pode ajudar a responder/trabalhar em macroeconomia.

Eu vejo bastante potencial em termos de previsão de váriáveis macroeconômicas importantes como, por exemplo, atividade econômica, taxa de câmbio etc.

Se a idéia do curso for nesse sentido, o foco deve ser em termos de modelos de previsão, que existem muitos (veja por exemplo a segunda parte do nosso curso de métodos computacionais da UnB). Defendo sempre que o aprendizado deve começar sempre do básico. Então você deve começar sempre como modelos de regressão linear, mas já nesse momento você perceberá que técnicas não muito comuns em econometria (mas comuns em machine learning) aparecerão para a validação do modelo.

Além de previsão, machine learning pode contribuir com outros problemas em macroeconomia. Por exemplo, a área de econometria baseada em modelos estruturais depende fortemente de soluções eficientes de problemas de programação dinâmica, já que eles tentam explicitamente modelar a escolha dos agentes, e praticantes de machine learning são especialistas (veja por exemplo a literatura conhecida como reinforcement learning).

Mas tudo depende do foco do seu curso! (:-)

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