MODELOS PARAMETRICOS Y SEMI-PARAMETRICOS DE RIESGOS DEPENDIENTES: ESPECIFICACION...
MODELOS PARAMETRICOS Y SEMI-PARAMETRICOS DE RIESGOS DEPENDIENTES: ESPECIFICACION Y CONTRASTE
EL PROYECTO COORDINADO TIENE POR OBJETO LA CUANTIFICACION DEL RIESGO EN EL AMBITO DE LAS FINANZAS Y SEGUROS DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIVARIANTE, Y ESTE SUBPROYECTO SE CENTRA EN LA MODELIZACION DE RIESGOS DEPENDENDIENTES, TANTO DES...
EL PROYECTO COORDINADO TIENE POR OBJETO LA CUANTIFICACION DEL RIESGO EN EL AMBITO DE LAS FINANZAS Y SEGUROS DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIVARIANTE, Y ESTE SUBPROYECTO SE CENTRA EN LA MODELIZACION DE RIESGOS DEPENDENDIENTES, TANTO DESDE UNA PERSPECTIVA PARAMETRICA COMO NO PARAMETRICA, EN UNA PRIMERA INSTANCIA DESARROLLAREMOS LA MODELIZACION EN UN CONTEXTO PURAMENTE PARAMETRICO, UTILIZANDO PARA ELLO TANTO LAS DISTRIBUCIONES PROBABILISTICAS MAS HABITUALES EN ESTE TIPO DE PROBLEMAS COMO NUEVAS PROPUESTAS, BUSCANDO SIEMPRE LA ELECCION DE DISTRIBUCIONES FLEXIBLES QUE MAS SE AJUSTEN A LOS PROBLEMAS QUE PLANTEA LA MODELIZACION DEL RIESGO DEPENDIENTE, EN ESTE AMBITO, LA ESPECIFICACION DE LA ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA ENTRE LOS RIESGOS APARECE COMO UN ASPECTO CLAVE, EXISTEN DIVERSOS MODOS DE ESPECIFICAR DICHA ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA, DE ENTRE LOS QUE DESTACAMOS LOS BASADOS EN COPULAS, LA COPULA GAUSSIANA ES LA QUE MAS FRECUENTEMENTE HA SIDO UTILIZADA SIN EMBARGO, SU FALTA DE FLEXIBILIDAD EN LA COLA DE LA DISTRIBUCION HACE QUE SEA NECESARIO BUSCAR DISTRIBUCIONES MAS FLEXIBLES, DE ENTRE LAS ALTERNATIVAS DISPONIBLES DISTINGUIREMOS LOS MODELOS DE RIESGOS DEPENDIENTES BASADOS EN COPULAS CON FLEXIBILIDAD EN LAS COLAS, LOS MODELOS DE RIESGOS DEPENDIENTES BASADOS EN REDUCCION MULTIVARIANTE Y LOS MODELOS BASADOS EN ESPECIFICACION CONDICIONAL, SE ESTUDIARAN MEDIDAS DE DEPENDENCIA Y DE CONCENTRACION MULTIVARIANTES,POSTERIORMENTE, SE INVESTIGARA LA RELAJACION DE HIPOTESIS SOBRE LA DISTRIBUCION Y SOBRE LAS FORMA, A TAL OBJETO, ESTUDIAREMOS LAS TECNICAS DE ESTIMACION NO PARAMETRICAS DE LA DENSIDAD MULTIVARIANTES, TANTO LAS BASADAS EN FUNCIONES KERNEL, TAL COMO EL ESTIMADOR DE PARZEN-ROSENBLATT, Y LOS ESTIMADORES DE LA DENSIDAD BASADOS EN SPLINES, SE INVESTIGARAN LOS ESTIMADORES MIXTOS, ES DECIR, ESTIMADORES DE TIPO NO PARAMETRICO QUE CONTENGAN UNA ESTIMACION PREVIA PARAMETRICA DE LA DENSIDAD, UN PROBLEMA RELEVANTE DENTRO DE ESTE AMBITO SERA TAMBIEN LA PROPUESTA DE UN NUEVO METODO DE ELECCION DEL PARAMETRO DE SUAVIZADO PARA LA ESTIMACION DE LA DENSIDAD, ES CONOCIDO QUE LAS TECNICAS CLASICAS TALES COMO VALIDACION CRUZADA CLASICA Y GENERALIZADA TIENEN PROPIEDADES DEFECTUOSAS CUANDO SE ENFRENTAN A DATOS CON UNA ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA, OTRO PROBLEMA QUE SURGE ES QUE LA DISTRIBUCION MUESTRAL ASINTOTICA DE LOS ESTIMADORES, SI BIEN ES GAUSSIANA PUEDE TENER UNAS VARIANZAS ASINTOTICAS BASTANTE COMPLEJAS DE CALCULAR, UNA SOLUCION CLASICA A ESTE PROBLEMA CONSISTIRA EN APROXIMAR LA DISTRIBUCION LIMITE UTILIZANDO TECNICAS DE REMUESTREO BOOTSTRAP O TIPO SUBSAMPLING, FINALMENTE, PROPONDREMOS CONTRASTES DE ESPECIFICACION DE FUNCIONES DE DENSIDAD PARAMETRICAS DE RIESGOS DEPENDIENTES, LA HIPOTESIS NULA CONSISTIRA EN UNA FUNCION PARAMETRICA DE LA DENSIDAD DEL RIESGO DEPENDIENTE MIENTRAS QUE LA HIPOTESIS ALTERNATIVA CONSISTIRA EN UNA ESPECIFICACION DE TIPO NO PARAMETRICO, FRENTE A LOS CONTRASTES DE ESPECIFICACION CLASICOS BASADOS EN LOS ESTADISTICOS DE KOLMOGOROV-SMIRNOV O CRAMER-VON-MISES QUE CONTRASTAN LA DISTRIBUCION, NOS PROPONEMOS CONTRASTAR DIRECTAMENTE LA DENSIDAD, CON PONDERACIONES QUE EN MUCHOS CASOS CONTENDRAN UNA FUNCION TIPO KERNEL, LOS CONTRASTES SERAN ADAPTATIVOS ESTO ES, ALCANZARAN TASAS DE CONVERGENCIA OPTIMAS SOBRE VARIAS CLASES DE FUNCIONES SUAVES SIMULTANEAMENTE, ESTE SUBPROYECTO CONTIENE TAMBIEN LA APLICACION DE LAS TECNICAS NO PARAMETRICAS AL ANALISIS DE DATOS DE PANEL DEL NUMERO DE ACCIDENTES, RIESGO\ DISTRIBUCIONES MULTIVARIANTES\ PANEL\ ESTIMACIÓN NO PARAMÉTRICA\ CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓNver más
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