Machine Learning for Econometrics (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Oxford University Press, Oxford, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. Machine Learning for Econometrics is a book for economists seeking to grasp modern machine learning techniques - from their predictive performance to the revolutionary handling of unstructured data - in order to establish causal relationships from data.The volume covers automatic variable selection in various high-dimensional contexts, estimation of treatment effect heterogeneity, natural language processing (NLP) techniques, as wellas synthetic control and macroeconomic forecasting. The foundations of machine learning methods are introduced to provide both a thorough theoretical treatment of how they can be used in econometrics andnumerous economic applications, and each chapter contains a series of empirical examples, programs, and exercises to facilitate the reader's adoption and implementation of the techniques. Machine Learning for Econometrics is a book for economists seeking to grasp modern machine learning techniques - from their predictive performance to the revolutionary handling of unstructured data - in order to establish causal relationships from data. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780198918837
- Título
- Machine Learning for Econometrics (Paperback)
- Autor
- Christophe Gaillac
- Editorial
- Oxford University Press, Oxford
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0198918836
- ISBN 13
- 9780198918837
The volume covers automatic variable selection in various high-dimensional contexts, estimation of treatment effect heterogeneity, natural language processing (NLP) techniques, as well as synthetic control and macroeconomic forecasting. The foundations of machine learning methods are introduced to provide both a thorough theoretical treatment of how they can be used in econometrics and numerous economic applications, and each chapter contains a series of empirical examples, programs, and exercises to facilitate the reader's adoption and implementation of the techniques.
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Acerca del autor
Jérémy L'Hour is a quantitative researcher at Capital Fund Management (CFM), a Paris-based systematic hedge fund. He received his PhD in Economics from Université Paris-Saclay.
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