Seleção Ótima de Instrumentos em Estimação da Demanda Nested Logit: uma Abordagem de Machine Learning

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

Aprovação e vigência

Aprovação na UFC

10/02/2025

Início do projeto

10/02/2025

Fim do projeto

10/02/2027

Situação

Em andamento

Financiamento

Projeto financiado

Não