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MTM2009-13433

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MODELIZACION ESTOCASTICA, DEPENDENCIA, VARIABILIDAD Y ORDENACIONES ESTOCASTICAS...

MODELIZACION ESTOCASTICA, DEPENDENCIA, VARIABILIDAD Y ORDENACIONES ESTOCASTICAS EN CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS, BIOLOGIA E INGENIERIA LA MODELIZACION ESTOCASTICA EN DISTINTAS AREAS DE LA CIENCIA Y TECNOLOGIA, COMO BIOLOGIA, CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS, INGENIERIA INDUSTRIAL Y TELECOMUNICACIONES, HIDROLOGIA Y MEDICINA, CONSTITUYE UNO DE SUS PRINCIPALES PRO... ver más

01/01/2009

UMH

7K€

Presupuesto del proyecto: 7K€

Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UMH

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Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 7K€

Descripción del proyecto LA MODELIZACION ESTOCASTICA EN DISTINTAS AREAS DE LA CIENCIA Y TECNOLOGIA, COMO BIOLOGIA, CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS, INGENIERIA INDUSTRIAL Y TELECOMUNICACIONES, HIDROLOGIA Y MEDICINA, CONSTITUYE UNO DE SUS PRINCIPALES PROBLEMAS Y RETOS ACTUALES, LA COMPLEJIDAD DE LOS MODELOS VIENE MOTIVADA EN PARTE POR LA PRESENCIA DE DISTRIBUCIONES MULTIVARIANTES Y SU DEPENDENCIA, LA CORRELACION LINEAL DE PEARSON ES UNA MEDIDA DE DEPENDENCIA LINEAL Y POR TANTO, NO DESCRIBE DE FORMA COMPLETA, EN TERMINOS ESTADISTICOS, LAS INTERACCIONES ENTRE LAS COMPONENTES DE UN VECTOR ALEATORIO, ESTANDO FUERTEMENTE INFLUENCIADA POR LOS VALORES EXTREMOS Y UN VALOR CERO DE ESTE COEFICIENTE NO IMPLICA INDEPENDENCIA ESTADISTICA, SALVO EN EL CASO DE LA DISTRIBUCION NORMAL MULTIVARIANTE, DISTINTAS NOCIONES DE DEPENDENCIA POSITIVA PARA VECTORES ALEATORIOS HAN SIDO RECIENTEMENTE APLICADAS PARA DESCRIBIR LA ESTRUCTURA INTERNA DE VECTORES ALEATORIOS EN MODELOS ESTOCASTICOS Y CARACTERIZAR COMO VALORES GRANDES DE UNA COMPONENTE SE CORRESPONDEN CON VALORES GRANDES DE LAS DEMAS, EN TERMINOS DE PROBABILIDAD, ESTAS NOCIONES ESTAN RELACIONADAS CON EL CONCEPTO DE COPULA DE UNA DISTRIBUCION MULTIDIMENSIONAL, POR OTRO LADO, LAS DISTRIBUCIONES ESTOS MODELOS COMPLEJOS NO PUEDEN ESTUDIARSE A PARTIR DE EXPRESIONES ANALITICAS, EN GENERAL, CUANDO NO SE TIENE O SE TIENE SOLO INFORMACION PARCIAL SOBRE LA ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA, DIFERENTES METODOS DE ACOTACION DE VARIABLES ALEATORIAS (BASADOS EN DESIGUALDADES MATEMATICAS, ORDENES ESTOCASTICOS, ETC,) SE HAN DESARROLLADO Y APLICADO EN DISTINTOS AMBITOS, EL ORDEN CRECIENTE CONVEXO, TAMBIEN CONOCIDO COMO ORDEN EN VARIABILIDAD, HA SIDO UTILIZADO PARA COMPARAR Y ACOTAR LA VARIABILIDAD EN CONTEXTOS DIVERSOS, ESPECIALMENTE EN ANALISIS DE LA DEPENDENCIA DE RIESGOS DE CARTERAS DE SEGUROS FINANCIERAS,NUESTRO OBJETIVO PRINCIPAL ES ESTUDIAR COMO LA VARIABILIDAD DE ALGUNOS MODELOS ESTOCASTICOS ES INFLUENCIADA POR LA DEPENDENCIA ENTRE LAS COMPONENTES DE LOS MODELOS, NUESTROS RESULTADOS PROPORCIONAN CONDICIONES PARA OBTENER ORDENES Y COTAS EN VARIABILIDAD DE LAS DISTRIBUCIONES DE INTERES, NUESTRA METODOLOGIA ESTA BASADA EN ORDENACIONES ESTOCASTICAS, MODELIZACION EN AMBIENTES ESTOCASTICOS, PROPIEDADES DISTRIBUCIONALES DE MODELOS MIXTURA Y LA TEORIA DE CONVEXIDAD DIRECCIONAL ESTOCASTICA, MUCHAS FAMILIAS DE DISTRIBUCIONES VERIFICAN PROPIEDADES DE CONVEXIDAD DIRECCIONAL ESTOCASTICA, POR EJEMPLO, LA DISTRIBUCION GAMMA O EL MODELO LOGNORMAL, LO QUE PERMITE APLICAR NUESTROS RESULTADOS EN UNA GRAN VARIEDAD DE PROBLEMAS Y CONTEXTOS EN LOS QUE SE HA PROBADO QUE ESTAS DISTRIBUCIONES PROPORCIONAN UN BUEN AJUSTE A LOS MODELOS, NUESTROS RESULTADOS PRETENDER DAR RESPUESTA A PREGUNTAS COMO ¿SE OBTIENE UN MODELO CON MAYOR VARIABILIDAD CUANDO LOS PARAMETROS SON MAS POSITIVAMENTE DEPENDIENTES?, O ¿COMO PODEMOS CONSTRUIR COTAS PARA LAS DISTRIBUCIONES A PARTIR DE DISTINTAS PROPIEDADES DE DEPENDENCIA PARA LOS PARAMETROS AMBIENTALES?, AUNQUE HACEMOS ENFASIS EN LAS APLICACIONES ACTUARIALES Y FINANCIERAS SE TRATA DE UN PROYECTO MULTIDISCIPLINAR QUE PRETENDE ESTUDIAR MODELOS EN BIOLOGIA E INGENIERIA, PRETENDEMOS ESTUDIAR TAMBIEN LA CONSISTENCIA DE MEDIDAS DE RIESGO CON CIERTOS ORDENES ESTOCASTICOS Y SU APLICACION EN PROBLEMAS ACTUARIALES Y FINANCIEROS, PARA SU CONSECUCION CONTAMOS CON EXPERTOS DEL SECTOR DE BANCA E INVESTIGADORES DEL CSIC, EL PROYECTO INCLUYE DOS OBJETIVOS EN FIABILIDAD: COMPARACIONES DINAMICAS DE SISTEMAS REPARABLES Y PROPIEDADES DE EDAD MULTIVARIANTES ORDENES ESTOCASTICOS\VARIABILIDAD\DEPENDENCIA\MODELIZACION ESTOCASTICA\MATEMATICAS ACTUARIALES\FIABILIDAD\BIOCIENCIAS

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