Coordenador: SERGIO AQUINO DE SOUZA

Unidade Acadêmica: Campus do Benfica - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade

Departamento: DEPTO DE TEORIA ECONOMICA

Grande Área: Ciências Sociais Aplicadas

Resumo: 

Este projeto busca avaliar o uso de machine learning (Lasso e pós-Lasso) em modelos de escolha discreta, como Logit e Nested Logit, quando há muitos instrumentos em relação às observações. A metodologia seleciona os melhores instrumentos para prever variáveis endógenas no primeiro estágio do MQ2E, melhorando estimativas e reduzindo erros. Espera-se maior precisão nos coeficientes e elasticidades, especialmente para preços. A implementação será em R ou Python, com execução no Colab.

Palavras-Chave:  Machine Learning, Demanda, Escolha Discreta, Variáveis Instrumentais

Data de Aprovação na UFC: 10/02/2025

Início do Projeto: 10/02/2025

Fim do Projeto: 10/02/2027

Situação: Em andamento

Projeto Financiado: Não