Aprendizaje automático y métodos hedónicos en el mercado de autos usados en línea de Argentina

Autores
Gutiérrez, Emiliano Martín; Larrosa, Juan Manuel Ceferino; Delbianco, Fernando; Uriarte, Juan Ignacio; Ramírez Muñoz De Toro, Gonzalo Román
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Facultad de Ciencias Económicas
Materia
Ciencias Económicas
machine learning
mercado de autos usados
Precio
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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