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ECO2008-05080

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TECNICAS ESTADISTICAS PARA DATOS DE GRAN COMPLEJIDAD EN EMPRESA Y FINANZAS

EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA EL TRATAMIENTO DE DATOS COMPLEJOS, COMO FUNCIONES O VECTORES DE MUY ALTA DIMENSION, EN PARTICULAR, SE PRETENDE CONSEGUIR FUN... ver más

01/01/2008

UC3M

62K€

Presupuesto del proyecto: 62K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

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

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 62K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA EL TRATAMIENTO DE DATOS COMPLEJOS, COMO FUNCIONES O VECTORES DE MUY ALTA DIMENSION, EN PARTICULAR, SE PRETENDE CONSEGUIR FUNDAMENTALMENTE LOS SIGUIENTES OBJETIVOS:1, APLICAR NUEVAS MEDIDAS DE PROFUNDIDAD PARA DATOS DE GRAN COMPLEJIDAD PARA RESOLVER PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y COMPARACION DE POBLACIONES DE MANERA QUE PERMITAN ABORDAR ESTOS PROBLEMAS DE FORMA POCO SENSIBLE A LA APARICION DE ATIPICOS, 2, DESARROLLAR CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE BASADOS EN PROFUNDIDAD PARA DATOS DE ALTA DIMENSION, DEFINIR NUEVAS DISTANCIAS ESTADISTICAS MEDIANTE UNA EXTENSION DE LAS FUNCIONES DE PROFUNDIDAD A MAS DE UN PUNTO Y ESTUDIAR SUS PROPIEDADES ASINTOTICAS,3, CUANTIFICAR EL RIESGO FINANCIERO ASOCIADO A UNA CARTERA DE VALORES MULTIVARIANTE TRANSFORMANDO REGIONES CENTRALES PARA PROFUNDIDADES,4, UTILIZAR LAS TECNICAS DE DATOS FUNCIONALES PARA EL ANALISIS DE LA VOLATILIDAD EN DATOS FINANCIEROS, 5, EXTENDER Y ESTUDIAR LAS PROPIEDADES DE LAS TECNICAS DE ANALISIS DISCRIMINANTE LINEAL A OBSERVACIONES DE GRAN DIMENSION O CONTINUAS, UTILIZANDO ESTOS PROCEDIMIENTOS PARA CLASIFICAR DATOS DE ALTA DIMENSION,6, CLASIFICACION DE SERIES TEMPORALES BASADA EN EL TRATAMIENTO DE LAS DENSIDADES ESPECTRALES COMO DATOS FUNCIONALES, 7, DESARROLLAR ALGORITMOS DE OPTIMIZACION EFICIENTES PARA PROBLEMAS DE GRAN TAMAÑO, QUE SE APOYEN EN LAS PROPIEDADES ESPECIFICAS ASOCIADAS A LA DETECCION DE DIRECCIONES EXTREMAS BASADAS EN PROYECCIONES, Datos funcionales\remuestreo\series temporales\volatilidad

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