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ECO2012-35029

Financiado

TECNICAS ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS Y BAYESIANAS PARA EL ANALISIS DE MODELOS D...

TECNICAS ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS Y BAYESIANAS PARA EL ANALISIS DE MODELOS DINAMICOS EN MERCADOS FINANCIEROS ESTE PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL ANALISIS DE DATOS QUE PROVIENEN DE MERCADOS FINANCIEROS Y, MAS CONCRETAMENTE, DE SERIES CON ALTA FRECUENCIA DE OBSERVACION, ASI COMO INFORMACION DE EMPRESAS MEDIDA A TRAVES DE RATIOS FINANCIEROS... ver más

01/01/2012

UNIZAR

26K€

Presupuesto del proyecto: 26K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... 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 2012-01-01

0% 100%

Participantes

UNIZAR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE...

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 26K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL ANALISIS DE DATOS QUE PROVIENEN DE MERCADOS FINANCIEROS Y, MAS CONCRETAMENTE, DE SERIES CON ALTA FRECUENCIA DE OBSERVACION, ASI COMO INFORMACION DE EMPRESAS MEDIDA A TRAVES DE RATIOS FINANCIEROS. EN ESTE CONTEXTO EL OBJETIVO ES DESARROLLAR TECNICAS ESTADISTICAS DE ESTIMACION Y CONTRASTE DE MODELOS DINAMICOS PARA ANALIZAR ESTE TIPO DE DATOS. LA INVESTIGACION SE ABORDARA SIGUIENDO CUATRO DIRECCIONES. POR UNA PARTE, EL ESTUDIO DE SERIES FINANCIERAS SE CENTRARA EN EL ANALISIS DE MODELOS DE REGRESION DINAMICOS, ABORDANDO DIVERSOS PROBLEMAS DE INTERES RELACIONADOS CON LA EVOLUCION DE LOS COEFICIENTES DE REGRESION A LO LARGO DEL TIEMPO COMO SON LA ESTIMACION DE LOS COEFICIENTES BETA DE UN CONJUNTO DE ACTIVOS FINANCIEROS O EL ANALISIS DE SU VOLATILIDAD. EN PARTICULAR, SE DISEÑARAN HERRAMIENTAS PARA DETECTAR LA EXISTENCIA DE CAMBIOS ESTRUCTURALES EN EL MODELO Y/O DIVERSOS REGIMENES DESCRITOS POR CADENAS MARKOVIANAS, TENIENDO EN CUENTA LAS CARACTERISTICAS DE ESTE TIPO DE SERIES EN LAS QUE EXISTEN RESTRICCIONES SOBRE LOS PARAMETROS DEL MODELO, HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL Y LEPTOCURTOSIS. UN SEGUNDO OBJETIVO ES DESARROLLAR METODOS DE COMPUTACION BAYESIANA APROXIMADA PARA EL CALCULO DE LA DISTRIBUCION A POSTERIORI DE MODELOS DINAMICOS CON FUNCION DE VEROSIMILITUD COMPLEJA COMO, POR EJEMPLO, MODELOS CON ERRORES -ESTABLES MUY UTILIZADOS EN EL ANALISIS DE SERIES DEL MERCADO DE VALORES. UN TERCER OBJETIVO CONSISTIRA EN EL ESTUDIO DE LA EFICIENCIA, TANTO EN COSTES COMO EN BENEFICIOS, DE UN CONJUNTO DE ENTIDADES A PARTIR DE INFORMACION FINANCIERA DE LAS MISMAS. PARA ELLO SE UTILIZARAN MODELOS DE FRONTERA ESTOCASTICA, ANALIZADOS DESDE UNA OPTICA BAYESIANA, Y SE APLICARAN AL ESTUDIO DE LA INFLUENCIA EJERCIDA POR EL PROCESO DE INTEGRACION EUROPEA SOBRE EL DESEMPEÑO Y LA EFICIENCIA BANCARIA EN PAISES DE LA EUROPA CENTRAL Y DEL ESTE, ASI COMO AL ANALISIS DEL EFECTO EJERCIDO POR SUS REGULACIONES Y SISTEMAS DE SUPERVISION BANCARIOS. ADEMAS, EN DIVERSOS CAMPOS DENTRO DEL AREA DE ECONOMIA, TIENEN GRAN INTERES LOS MODELOS DE DURACION EN LOS QUE LA VARIABLE RESPUESTA ES UN TIEMPO DE ESPERA ENTRE SUCESOS (TIEMPO ENTRE CRISIS BANCARIAS, ENTRE TRANSACCIONES FINANCIERAS, PERMANENCIA EN EL DESEMPLEO, ETC). EN ESTE CONTEXTO, LOS DATOS SON SESGADOS POR LONGITUD Y, ADEMAS, CENSURADOS MULTIPLICATIVAMENTE. NUESTRO ULTIMO OBJETIVO ES UTILIZAR TECNICAS NO PARAMETRICAS PARA REALIZAR INFERENCIAS SOBRE LA FUNCION DE REGRESION CUANDO SOLO SE CONOCEN LOS TIEMPOS DE RECURRENCIA HASTA UN INSTANTE FIJO. LOS RESULTADOS OBTENIDOS SE APLICARAN A LA COMPARACION ESTOCASTICA DE LA FUNCION DE REGRESION EN DOS POBLACIONES, ANALIZANDO LA CORRESPONDIENTE CURVA ROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC) DE GRAN INTERES EN PROBLEMAS DE CREDIT SCORING.LA METODOLOGIA ESTADISTICA QUE VAMOS A EMPLEAR EN ESTE PROYECTO ESTA BASADA EN UNA CONJUNCION DE TECNICAS BAYESIANAS Y NO PARAMETRICAS. CONCRETAMENTE, UTILIZAREMOS METODOS MONTE CARLO DE IMPORTANCIA CRECIENTE EN LA ACTUALIDAD, COMO SON LOS METODOS SECUENCIALES (SMC), LOS METODOS MCMC Y LAS TECNICAS DE COMPUTACION BAYESIANA APROXIMADA BASADAS EN AJUSTES DE REGRESION POST MUESTRAL (ABC-REG). ASI MISMO, UTILIZAREMOS TECNICAS DE ESTIMACION NO PARAMETRICA DE FUNCIONES DE REGRESION CON DATOS SESGADOS APLICADAS A MODELOS DE DURACION EN EL AMBITO FINANCIERO.

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