Aprendizaje automático y métodos hedónicos en el mercado de autos usados en línea de Argentina
El presente trabajo utiliza métodos de machine learning para reducir el número de características determinantes del precio de automóviles usados en Argentina. Nos basamos en la especificación de un modelo de precios hedónicos en línea para los automóviles usados (Ramirez Muñoz del Toro et al, 2017)....
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165077 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El presente trabajo utiliza métodos de machine learning para reducir el número de características determinantes del precio de automóviles usados en Argentina. Nos basamos en la especificación de un modelo de precios hedónicos en línea para los automóviles usados (Ramirez Muñoz del Toro et al, 2017). Específicamente aplicamos el método Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) y el Classification and Regression Tree (CART) junto a una estimación más tradicional de un modelo hedónico. Los datos fueron obtenidos de un sitio en línea. Mediante el uso de estas técnicas nos es posible realizar una selección de variables relevantes y explorar posibles no linealidades, que complementan el análisis de regresión tradicional. |
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