En este libro se tratan los modelos econom tricos a trav s de t cnicas de miner a de datos, tanto predictivas como de clasificaci n, a trav s del siguiente contenido: MODELOS ECONOM TRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINER A DE DATOS 1.1 T CNICAS DE MINER A DE DATOS 1.2 T CNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACI N ECOM TRICA 1.3 T CNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACI N CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresi n: Modelo de regresi n m ltiple 1.3.2 El nodo Regresi n: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresi n: Modelos de elecci n discreta Logit y Probit 1.4 T CNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACI N CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresi n Lineal: Modelo de regresi n m ltiple 1.4.2 El nodo Regresi n Log stica: Modelos de elecci n discreta 1.5 AN LISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 RBOLES DE DECISI N CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 AN LISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jer quico 1.7.2 El nodo Cluster Biet pico: Cluster jer rquico 1.8 RBOLES DE DECISI N CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo rbol C&R 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOM TRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCI N DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definici n 2.1.2 Funci n de salida y funciones de transferencia o activaci n 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESI N 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACI N (BACK- PROPAGATION) 2.6 AN LISIS DISCRIMINANTE A TRAV S DEL PERCEPTR N 2.7 AN LISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 AN LISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimizaci n y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Predicci n y an lisis discriminante a trav s de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 An lisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios pr cticos se realiza desde una ptica multisoftware, utiliz ndose los programas m s actual del mercado en materia de Miner a de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER