Cira PERNA | Progetti

The project aims to develop computational methods for clustering methods based on elliptic-symmetric distributions. Such models are useful for discovering clusters whose internal geometry can be explained in terms of multivariate centrality and scatter parameters.

Questo progetto di ricerca si pone come obiettivo principale quello di sviluppare e studiare nuove procedure di selezione delle variabili rilevanti in un contesto di regressione non parametrica in alta dimensionalità e con un modello, possibilmente, non additivo.

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.

Il progetto ha come obiettivo principale la tematica della sostenibilità con particolare riferimento ai fenomeni di congestione dei trasporti. Dall'analisi di questa tematica dovrebbero scaturire vie per una migliore organizzazione del sistema logistico, e lo studio di fattibilità giuridica di tali soluzioni. Dal punto di vista economico l'obiettivo è individuare la sostenibilità ambientale, econo

Within the model based clustering methods robustness is generally reached by discarding the set of outlying observations. This approach of course revealed its benefit in terms of robustness but , on the other hand, may provoke a loss of efficiency. In order to increase the efficiency in the parameter estimation, reweighting on the discarded observations can be applied. Nonetheless several open

Il progetto di ricerca si pone come obiettivo quello di trasformare il risultato delle tecniche di screening (riduzione della dimensione) nella selezione (consistente) delle variabili rilevanti. Il contesto è quella della regressione parametrica e non parametrica, nell'ambito dell'alta dimensionalità.

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

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

L¿obiettivo del progetto è quello di studiare le diverse tecniche statistiche di riduzione della dimensione (Tecniche di Screening delle covariate) sia nell¿ambito della Regressione parametrica e non e sia in altri contesti come quello del modello di sopravvivenza. L¿aspetto comune sarà l¿alta dimensionalità.

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

Nell'analisi delle serie storiche lo studio di modelli multivariati ha ricevuto grande attenzione in letteratura. Partendo dai modelli Vector Autoregressive (ampiamente presentati di Lutkepohl (2006)), sono stati proposti differenti modelli lineari e nonlineari, molti dei quali sono generalizzazioni multivariate di modelli già noti nel contesto univariato.Nel presente progetto l'attenzione sarà r