Innovating Works

MTM2011-28983-C03-02

Financiado
METODOS BAYESIANOS EN ANALISIS DE RIESGOS CON APLICACIONES
EN LOS ULTIMOS AÑOS, SE HAN PRODUCIDO AVANCES MUY NOTABLES EN EL CAMPO DEL ANALISIS DE RIESGOS. SIN EMBARGO, A MEDIDA QUE LOS CAMPOS DE APLICACION HAN AUMENTADO, DESDE AREAS TAN DIVERSAS COMO LA SEGURIDAD NACIONAL, LOS NUEVOS PROD... EN LOS ULTIMOS AÑOS, SE HAN PRODUCIDO AVANCES MUY NOTABLES EN EL CAMPO DEL ANALISIS DE RIESGOS. SIN EMBARGO, A MEDIDA QUE LOS CAMPOS DE APLICACION HAN AUMENTADO, DESDE AREAS TAN DIVERSAS COMO LA SEGURIDAD NACIONAL, LOS NUEVOS PRODUCTOS FINANCIEROS HASTA LA DETECCION DEL FRAUDE O LA PROTECCION DE CIBER-INFRAESTRUCTURAS, GRAN PARTE DE LA INVESTIGACION SE HA CENTRADO EN UN SOLO CAMPO DE FORMA DEMASIADO MIOPE. ADEMAS, RESULTA CLARA LA GRAN Y URGENTE NECESIDAD DE AVANZAR EN LA INVESTIGACION EN ANALISIS DE RIESGOS PUESTO QUE, EN CIERTA FORMA, ALGUNOS SUCESOS EXTREMOS PARECEN OCURRIR CON MAS FRECUENCIA Y VIRULENCIA QUE EN EL PASADO, CON LO QUE HAY UNA NECESIDAD ACUCIANTE DE DESARROLLAR HERRAMIENTAS PARA INFORMAR Y APOYAR LA TOMA DE DECISIONES QUE PERMITAN REDUCIR Y/O MITIGAR TALES RIESGOS, ASI COMO CREAR SISTEMAS E INSTITUCIONES MAS ROBUSTOS, QUE PUEDAN RECUPERARSE MEJOR DE SUS EFECTOS. LA DISPONIBILIDAD DE INFORMACION HISTORICA, LA OPINION DE LOS EXPERTOS, LA MODELIZACION DE SISTEMAS COMPLEJOS Y LA VALORACION DE COSTES FINANCIEROS Y OTROS ASI COMO EL ESPACIO DE DECISIONES DEBEN UTILIZARSE PARA CARACTERIZAR EL RIESGO EN DIFERENTES CONTEXTOS.EN EL CONTEXTO ACTUAL ES FUNDAMENTAL DISPONER DE MEDIOS PARA COMBINAR LA INFORMACION PROPORCIONADA POR LOS PARTICIPANTES EN LOS MODELOS, ESTO ES: METODOS PARA COMBINAR LA INFORMACION PROPORCIONADA POR DIFERENTES EXPERTOS Y METODOS PARA COMBINAR LAS PREFERENCIAS DE LOS DISTINTOS SECTORES IMPLICADOS EN LAS DECISIONES.TAMBIEN SE NECESITA LEL DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS DE INFERENCIA QUE PERMITAN TRABAJAR CON DATOS QUE PRESENTEN ALGUNA IMPERFECCION. LAS IMPERFECCIONES DE LOS DATOS MAS HABITUALES Y QUE PROPORCIONAN MAS PROBLEMAS EN LA PRACTICA APARECEN CON LA CLASIFICACION INCORRECTA DE VARIABLES CATEGORICAS O CUANDO FALTAN DATOS PARA ALGUNAS VARIABLES. EN EL PRIMER CASO SE PUEDE RESOLVER DESARROLLANDO MODELOS QUE PERMITAN CORREGIR LA DISTORSION PRODUCIDA EN LAS INFERENCIAS AL TRATAR CON LOS DENOMINADOS DATOS MAL CLASIFICADOS, MIENTRAS QUE EN EL SEGUNDO CASO, SE DEBEN DESARROLLAR MODELOS QUE PERMITAN REALIZAR LAS INFERENCIAS NECESARIAS, AUN CUANDO NO SE DISPONGA DE LA TOTALIDAD DE LOS DATOS. FINALMENTE, SIEMPRE QUE SE PROPONE UN MODELO PARA APROXIMAR PROBLEMAS REALES, ES NECESARIO REALIZAR ANALISIS DE SENSIBILIDAD DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS. EN ESTE CASO ES IMPORTANTE ANALIZAR LOS CAMBIOS EN LA SOLUCION OPTIMA CUANDO SE MODIFICAN LAS PREFERENCIAS O LAS CREENCIAS. NFERENCIA BAYESIANA\DATOS MAL CLASIFICADOS\DATOS INCOMPLETOS\ANALISIS DE RIESGO\DISTRIBUCION A PRIORI ver más
01/01/2011
UNEX
46K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 46K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 803