| dc.contributor | JOSE AURELIO VILLASEÑOR ALVA | |
| dc.creator | YAZMIN GARCIA SALINAS | |
| dc.date | 2011 | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-12T19:58:07Z | |
| dc.date.available | 2022-10-12T19:58:07Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10521/646 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4125949 | |
| dc.description | Tesis (Maestría en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2011. | |
| dc.description | En el presente trabajo se propone utilizar la metodología conocida como LASSO Bayesiano
[Park y Casella (2008)] para ajustar un modelo de regresión lineal a indicadores
económicos relacionados con el PIB (GDP: Gross Domestic Product por sus siglas en
Inglés), utilizando como variable respuesta el PIB de Estados Unidos. Esta técnica utiliza la ventaja de ver a LASSO como una estimación a posteriori cuando los parámetros de regresión tienen distribución a priori Laplace idénticamente distribuidas
e independientes [Tibshirani (1996)], aprovechando la utilidad del muestreador de
Gibbs [Casella (2001)] y los modelos jerárquicos [Lee (2004)]. Se utiliza el paquete BLR [de los Campos y Pérez (2010)] implementado en el programa R [R Development Core Team (2011)] para realizar una prueba de permutaciones para probar la significancia
de los betas. Se estima la correlación entre y y by obtenido mediante el paquete BLR y
otras metodologías como LASSO ordinario y regresión Ridge, utilizando a BLR como
un modelo generalizado que incluye a LASSO Bayesiano presentado por Park y Casella
(2008). _______________ APPLICATIONS OF THE BAYESIAN LASSO MODEL IN FINANCE. ABSTRACT: We propose to use Bayesian LASSO to t a linear model to economic indicators related
to the GDP (Gross Domestic Product), using as the response variable the U.S. GDP.
This technique uses the advantage of seeing LASSO as a posteriori estimate when the
regression parameters are independent and identically distribuited with Laplace distribution [Tibshirani (1996)], using the Gibbs sampling [Casella (2001)] and hierarchical models. BLR package [de los Campos y Pérez (2010)] implemented in the R [R Development Core Team (2011)], is used to perform a permutation test and verify the values of beta. We estimate the correlation between y and by obtained by the BLR package and others methodologies such as ordinary LASSO and Ridge regression, using the BLR as
a generalized model including Bayesian LASSO described by Park y Casella (2008). | |
| dc.language | spa | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | Modelo lineal | |
| dc.subject | Prueba de permutaciones | |
| dc.subject | Muestreador de Gibbs | |
| dc.subject | Modelos Jerárquicos | |
| dc.subject | Linear model | |
| dc.subject | Permutation test | |
| dc.subject | Gibbs sampling | |
| dc.subject | Hierarchical Models | |
| dc.subject | Maestría | |
| dc.subject | Estadística | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/5 | |
| dc.title | Aplicaciones del modelo LASSO bayesiano en finanzas | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
