Marcella NIGLIO | Progetti

Le gravi crisi degli ultimi anni, dalla pandemia da Covid 19 alla guerra Russia-Ucraina, ne hanno generate ulteriori, tra loro collegate: dalla crisi energetica a quella economica e sociale. Lâ¿¿Unione europea ha adottato strumenti innovativi al fine di sostenere l'economia degli Stati membri, (Next Generation EU e REPowerEU). Al contempo l'Italia ha avviato un processo di autonomia differenziata su

L⿿obiettivo principale di questo progetto di ricerca è quello di sviluppare e studiare nuovi approcci in relazione ai modelli per dati panel allo scopo di fare inferenza in un contesto di alta dimensionalità.

I modelli Threshold Autoregressive hanno avuto un rilevante impatto nella letteratura delle serie storiche non lineari e di recente l'attenzione è stata nuovamente posta su loro ulteriori generalizzazioni. Obiettivo della presente di ricera è l'introduzione di nuovo previsore per una generalizzazione del modello threshold la cui caratteristica distintiva, rispetto al modello proposto originariame

In this project we explore the use of a single hidden layer feed-forward artificial Neural Networks (NNs) as a forecasting tool to capture the nonlinear dynamics of the mortality rates. The approach is able to obtain valid point forecasts and, by using the bootstrap, the forecast distributions which allow to evaluate how much uncertainty is associated with each point forecast.

Nella presente ricerca l'attenzione sarà focalizzata sul successo degli studenti universitari, che viene spesso utilizzato per valutare la qualità e le prestazioni delle istituzioni educative. L'individuazione precoce degli studenti a rischio è consigliabile per aiutare i manager e i direttori delle istituzioni ad attuare misure e azioni preventive per aumentare la probabilità di successo degli st

A seguito della pandemia Covid-19 e della più recente guerra Russia-Ucraina l⿿economia italiana sta affrontando numerose sfide. Allo stesso tempo, l⿿Italia ha accelerato un processo di autonomia differenziata che prevede forme particolari di autonomia su alcune materie per le regioni a statuto ordinario. Il progetto si propone di analizzare similitudini e differenze negli impatti delle suddette cr

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.

Lo sviluppo di nuove tecnologie ha avuto un forte impatto sulla raccolta dei dati. Ampie masse di dati sono disponibili e spesso si rende necessario non solo sistematizzare le informazioni ma anche selezionarle opportunamente. In tale contesto tecniche di ⿿variable screening⿝ e ⿿variable selection⿝ possono avere un ruolo importante per la riduzione dei dati e per la selezione delle variabili che h

In this project we focus on the estimation of forecast distributions in non linear autoregressive time series and, in this context, we propose the use of non parametric techniques. In particular, we evaluate the approach based on feed-forward neural networks (NN) to approximate the original nonlinear process and derive valid point forecasts and the pair bootstrap scheme as a resampling device

L'obiettivo del progetto è di studiare il problema dei missing data, che sempre più caratterizzano l'insieme dei dati di grandi dimensioni, e la cui presenza può compromettere le proprietà degli stimatori nei modelli statistici. In particolare, si intende sviluppare un approccio che sia in grado di imputare in modo preciso i missing data. La procedura sarà basata su un approccio misto, che combine