Michele LA ROCCA | Projects

The selection of an optimal clustering clustering solution is a longstanding problem. In this study, we focus on model-based clustering, where this problem amounts to choose the architecture of the model mixture distribution. Decisions to be made pertain to: cluster prototype distribution; number of mixture components; (optionally) restrictions on the clusters¿ geometry. Typical solutions to aid t

Il progetto si sviluppa su tre linee di ricerca tra loro correlate. La prima riguarda lo studio dei meccanismi di elaborazione, diffusione, ed analisi delle ingenti mole di dati riguardanti i diversi aspetti della pandemia da Covid-19 mediante tecniche matematico-statistiche. La seconda analizza a livello micro- e macro-economico gli effetti della pandemia sui principali indicatori economici, appu

The problem of time series clustering has attracted growing research interest in the last decade. The most popular clustering methods assume that the time series are only linearly dependent but this assumption usually fails in practice. To overcome this limitation, in this rresearchr, we study clustering methods applicable to time series with a general dependent (possibly nonlinear) structure. We

In diversi campi di applicazione, tra cui il rischio di credito e di fallimento in campo aziendale, è di vitale importante determinare quali sono - nel contesto di modelli lineari generalizzati dove la variabile dipendente può essere binaria o meno - le variabili rilevanti nello stimare e prevedere un certo fenomeno. L¿obiettivo del progetto in questione prevede di sviluppare ed applicare metodi

In this project we propose a class of semiparametric models for univariate air pollutant time series which is able to incorporate somestylized facts usually observed in real data such as missing data,trends, conditional heteroschedasticity and leverage effects.In particular, we propose a two steps estimation procedure. In the first step the trend-cycle component of the series is estimated byus

FINE ATTIVITA' - Sviluppo e applicazione di modelli statistici e metodi di stima parametrici e non parametrici per l'analisi di fenomeni in cui le osservazioni, valutate in diversi istanti temporali t, presentino interazione spaziale o spazio-temporale. Lo studio verterà sia a casi in cui le osservazioni, n, e gli istanti temporali siano piccoli (p. es., panel su commercio o flussi migratori tra paesi), piuttosto

FINE ATTIVITA' - Il partizionamento dei punti osservati di un data set in sottoinsiemi omogenei (cluster) può essere ottenuto con diversi metodi di clustering. Ciascun metodo richiede la scelta di una serie di parametri di input (numero di clusters, parametri di regolarizzazione, etc). Parametri di input diversi possono produrre diverse partizioni. In questo progetto ci proponiamo di sviluppare funzioni di scoring

FINE ATTIVITA' - The aim of the research is to construct bootstrap inference for VaR ans ES using a nonparametric bootstrap scheme, the NAR-sieve bootstrap based on Extreme Learning Machines. This procedure, is expected to deliver accurate and consistent results for quite general nonlinear processes. We will consider stochastic volatility models for financial time series of the nonlinear autoregressive-ARCH type a

Scopo di questo progetto è quello di analizzare le proprietà di stimatori alternativi nei processi di diffusione, nel caso piccoli campioni In particolare, saranno presi in considerazione due particolari processi, il Vasicek ed il Cir e si considereranno stimatori alternativi per i parametri di questi due processi. Saranno analizzati il metodo proposto da Tan e Chen, il metodo GMM, il metodo ML,

Nelle economie avanzate a livello e dinamica del PIL si affianca la misurazione di altri indicatori sensibili, quali la distribuzione dei redditi e del benessere di individui e famiglie. Obiettivo generale della ricerca è di investigare se la presenza di istituzioni del credito cooperativo influisca su questi indicatori a livello locale. Il programma di ricerca si svilupperà in tre direzioni. In

L¿Unione Europea è caratterizzata da importanti divari tra le nazioni e tra le regioni. Al fine di governare tali divari, con la nascita della CEE (1957) è stata contestualmente creata la politica regionale. L¿obiettivo principale del progetto è studiare l¿evoluzione dei divari territoriali in Europa e degli effetti della politica di coesione applicando un approccio multidisciplinare (storico, eco

FINE ATTIVITA' - Il rapporto segnale rumore SNR (signal-to-noise ratio) di un processo stocastico è un parametro che esprime il rapporto tra la potenza espressa dal segnale e quella espressa dalla componente di rumore. L'SNR è un parametro di cruciale importanza in molte applicazioni: trasmissione dati, grafica, neuroscienze, etc. La definizione e la stima dell'SNR dipende dall'applicazione specifica.In questo p

La ricerca si pone l'obiettivo di studiare tecniche e modelli statistici innovativi per il clustering di serie storiche in presenza di bigdata. I dati generati da sensori (IoT) e attività di social network confluiscono in data lake in cui la componente di dati temporali è estremamente rilevante. La disponibilità di dati di tipo complesso ad elevata dimensionalità pone notevoli problemi al cluste

Scopo di questo progetto è quello di analizzare le proprietà dello stimatore di massima verosimiglianza per piccoli campioni nei processi di diffusione. In particolare, saranno presi in considerazione due particolari processi di diffusione, il Vasicek ed il Cir, comunemente utilizzati nella letteratura economia e finanziaria. Nel progetto si considereranno serie storiche di lunghezza tra 20 e 2

Il progetto di ricerca si propone di analizzare la relazione tra strutture del sistema bancario italiano, stabilità finanziaria e crescita, nel quadro dei nuovi assetti normativi ed istituzionali definiti in ambito europeo e nazionale. Un primo obiettivo specifico della ricerca riguarda lo studio della relazione tra natura istituzionale degli intermediari, struttura di mercato in cui essi operano

La ricerca sarà devotata al conseguimento dei seguenti obiettivi: analisi di processi stocastici, unidimensionali e multidimensionali nello spazio e discreti e continui nel tempo; individuazione di opportuni test di adattamento dei modelli presi in esame al fine di descrivere fenomeni di natura reale, in ambito economico, finanziario, medico ed ambientale. Obiettivo fondamentale della ricerca sarà

Il progetto si propone di sviluppare metodi ML vincolati per la stima deiparametri di modelli di mistura di famiglie location-scale. Particolareattenzione sarà data allo sviluppo di algoritmi efficienti e soluzioni software scalabili.

Studiare l'utilizzo di tecniche di deep-learning da un punto di vista statistico e valutare le potenzialità della loro applicazione in ambito finanziario con particolare riferimento alla costruzione e validazione di modelli nonparametrici ed alla previsione

La ricerca si pone l¿obiettivo di individuare le soluzioni alle problematiche dell¿internazionalizzazione delle piccole e medie imprese (PMI) quale strumento essenziale di tutela e crescita del mercato. In tal senso, la politica europea incentiva da tempo l¿aggregazione tra PMI ¿ strutturalmente inadeguate a competere individualmente in un contesto economico globalizzato - quale strumento per lo s

Scopo del progetto è quello di proporre dei modelli innovativi per la previsione della volatilità giornaliera dei mercati finanziari che presentino le seguenti caratteristiche: i) siano in grado di incorporare informazione su misure di volatilità realizzate calcolate a partire da dati finanziari ad altissima frequenza ii) presentino parametri tempo-variabili in relazione all¿incertezza associata a