Cira PERNA | Projects

L¿obiettivo del progetto è quello di studiare nuove tecniche di Screening (riduzione della dimensione) nell¿ambito della regressione parametrica e non. Inoltre, l¿accento verrà posto sulle caratteristiche di tali tecniche di Screening in un contesto di alta dimensionalità.

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

La ricerca che si intende condurre con il progetto in esame, si pone in continuità con il progetto di ricerca presentato lo scorso anno.L'obiettivo è quello di prendere in esame i previsori ponderati per modelli non lineari a soglia (sinteticamente denominati SETAR) ed esaminare le proprietà statistiche dei pesi, nonché valutare le proprietà asintotiche degli intervalli di previsione bootstrap pr

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

L¿obiettivo di questo progetto di ricerca è quello di derivare una procedura statistica per individuare diverse strutture omogenee quando il contesto è quello dei dati panel nell¿ambito dell¿alta dimensionalità.

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

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

Questo progetto di ricerca si pone come obiettivo principale quello di derivare la ¿migliore¿ rappresentazione lineare di un processo stocastico di tipo SETAR (a soglia). Di conseguenza, una particolare attenzione sarà rivolta all'utilizzo di questa rappresentazione lineare per affrontare tipici problemi inferenziali per serie storiche nella classe dei processi SETAR.

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