Michele LA ROCCA | Progetti

The research project aims to investigate the effect of ESG scores on stock returns and risk measures. That also constitutes the starting point for portfolio management and performance.

Propose and discuss resampling techniques for model selection and inference that are suitable to deal with massive data

Sviluppo di metodi di Statistical Learning basati su coefficiente di penalità (Matrix Completion) per dati origine-destinazione, per previsione e imputazione di dati mancanti. Applicazione su matrici Input-Output e su dati di flussi di traffico provenienti da telefonia mobile.Sviluppo di metodi di Screening e Variable Selection basati su approccio marginale, quali la Sure Independence Screening,

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