Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

ECO2013-48326-C2-2-P

Financiado

Cerrado

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... ver más

01/01/2013

UNICAN

60K€

Presupuesto del proyecto: 60K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 472

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UNICAN

Lider

Proyectos interesantes

MTM2014-57559-P

Data Science

Software

22K€ Cerrado

PID2019-106465GB-I00

Data Science

Financial Techn...

29K€ Cerrado

ECO2011-29268

Data Science

Software

22K€ Cerrado

ECO2013-48326-C2-1-P

Data Science

Software

56K€ Cerrado

ECO2014-59262-P

Data Science

Financial Techn...

54K€ Cerrado

PTQ-09-01-01025

Data Science

Software

34K€ Cerrado

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Líder del proyecto

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

Total investigadores 472

Presupuesto del proyecto 60K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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 ESPECIFICACIÓN

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores