Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Javier Bas es Doctor en Economía por la Universidad Autónoma de Madrid y Ph.D. in Civil Engineering por la University of Maryland. Es Profesor Ayudante Doctor en la Universidad Autónoma de Madrid, donde imparte clases de Machine Learning y de Econometría a alumnos de grado y posgrado. Ha realizado varios estudios de análisis de comportamiento del consumidor y de medidas del bienestar en el ámbito de la economía del transporte. También ha llevado a cabo investigación sobre la difusión del vehículo eléctrico utilizando herramientas de Inteligencia Artificial. Actualmente trabaja en varias aplicaciones Machine Learning tales como el comportamiento de los usuarios en el uso de las llamadas Complete Streets, la difusión de nuevas tecnologías, la predicción de activos financieros, supervivencia de marcas, o synthetic population methods, entre otros. En el campo académico ha publicado en revistas internacionales y dirige una tesis doctoral. Ha participado y continúa participando como investigador asociado en varios proyectos para el estado de Maryland (EE.UU). También desarrolla como consultor externo proyectos de Data Science para empresas ubicadas en el área de Washington D.C. (EE.UU). Antes de su carrera académica, trabajó en el sector de la consultoría, involucrándose en proyectos internacionales en el ámbito de la Economía y la Empresa.
Áreas: Machine Learning, Econometría, Predicción
Líneas de investigación: Aplicaciones Machine Learning en Economía, Climate finance, Predicción activos financieros
Introduction to Machine Learning in Economics and Finance
Econometría I
Econometrics II
Bas, J., Cirillo, C., & Cherchi, E. (2021). Classification of potential electric vehicle purchasers: A machine learning approach. Technological Forecasting and Social Change, 168, 120759. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162521001918
Bas, J., Zou, Z., & Cirillo, C. (2021). An interpretable machine learning approach to understanding the impacts of attitudinal and ridesourcing factors on electric vehicle adoption. Transportation Letters, 1-12. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19427867.2021.2009098
Bas, J., Zofío, J. L., Cirillo, C., Chen, H., & Rakha, H. A. (2022). Policy and industry implications of the potential market penetration of electric vehicles with eco-cooperative adaptive cruise control. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 164, 242-256. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965856422002038
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