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ECO2011-25706

Financiado

ANALISIS DE DATOS DE MUY ALTA DIMENSION EN ECONOMIA Y EMPRESA

EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA CREACION, DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA EL ANALISIS DE DATOS DE MUY ALTA DIMENSION, COMO FUNCIONES, MATRICES O VECTORES. ESPECIFICAMENTE, SE PRETENDE ALCA... ver más

01/01/2011

UC3M

67K€

Presupuesto del proyecto: 67K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1332

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1332

Presupuesto del proyecto 67K€

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA CREACION, DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA EL ANALISIS DE DATOS DE MUY ALTA DIMENSION, COMO FUNCIONES, MATRICES O VECTORES. ESPECIFICAMENTE, SE PRETENDE ALCANZAR LOS SIGUIENTES OBJETIVOS FUNDAMENTALES:1.UTILIZAR NUEVAS MEDIDAS DE PROFUNDIDAD COMPUTACIONALMENTE FACTIBLES PARA DATOS DE MUY ALTA DIMENSION EN LA RESOLUCION DE PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y COMPARACION DE POBLACIONES, DE FORMA POCO SENSIBLE A LA APARICION DE ATIPICOS. 2.ESTABLECER LA NOCION DE OBSERVACION EXTREMA PARA DATOS FUNCIONALES, ANALIZANDO SU APLICACION EN EL ESTUDIO DEL RIESGO, DEFINIR NUEVAS MEDIDAS DE ASOCIACION ENTRE DATOS FUNCIONALES Y APLICAR TECNICAS SVM A ESTE TIPO DE DATOS.3. CUANTIFICAR EL RIESGO FINANCIERO ASOCIADO A UNA CARTERA DE VALORES, PROPONIENDO MEDIDAS DE RIESGO MULTIVARIANTE.4.CONSTRUIR MEDIDAS DE RIESGO NO MARGINALIZADAS PARA CARTERAS MULTIVARIANTES, JUNTO CON EL DESARROLLO TEORICO DE LA ENVOLVENTE CONVEXA ESPERADA POBLACIONAL Y LA FORMALIZACION DEL EXPECTILE TRIMMING DE EILERS (2010).5.EXPRESAR LA VOLATILIDAD INTRADIA EN TERMINOS FUNCIONALES PARA PREDECIR LA VOLATILIDAD MEDIANTE MODELOS DE SERIES TEMPORALES FUNCIONALES. 6.CLASIFICAR SERIES TEMPORALES CONSIDERANDO EL PERIODOGRAMA INTEGRADO COMO DATO FUNCIONAL. 7.DESARROLLAR UN ALGORITMO BASADO EN LA BUSQUEDA SISTEMATICA A LO LARGO DE GEODESICAS ALEATORIAS DE UNA SUPERFICIE NO PARAMETRICA, Y SU APLICACION A: LA REDUCCION DE LA DIMENSION CON DATOS FUNCIONALES, LA CARACTERIZACION DEL ESPACIO DE REDUCCION DE LA DIMENSION, Y LA COMPARACION DE PROCEDIMIENTOS NO PARAMETRICOS BASADOS EN EL CONCEPTO DE SUBESPACIO CENTRAL Y DE TIPO PROJECTION PURSUIT.8.ESTUDIAR MATRICES CON BUENAS CARACTERISTICAS TANTO EN RELACION A LAS PROPIEDADES DE SUS AUTOVECTORES PARA LA IDENTIFICACION DE CONGLOMERADOS Y/O DE OBSERVACIONES ATIPICAS, COMO A LA SIMPLICIDAD DE CALCULO DE LOS MISMOS.PARA CONSEGUIR ESTOS OBJETIVOS EL GRUPO CONSTA DE 18,5 INVESTIGADORES EQUIVALENTES Y SE SOLICITA FINANCIACION POR LA CANTIDAD DE 147.015.- EUROS. ATOS FUNCIONALES\VOLATILIDAD\SERIES TEMPORALES

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