Ridge Regression

Esta es una forma de usar modelos bayesianos en un marco VAR. Antes de Lasso, el método más utilizado para elegir qué variables incluir era la selección por etapas. En ese momento, la regresión de crestas era la técnica alternativa más popular utilizada para mejorar la precisión de las predicciones. La regresión de crestas mejora el error de predicción al reducir los grandes coeficientes de regresión para reducir el sobreajuste, pero no realiza la selección de variables y, por lo tanto, no ayuda a que el modelo sea más interpretable.