Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Econometria Bayesiana e sue applicazioni a grandi database macroeconomici e finanziari |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Bayesian econometrics and applications to macroeconomic and finance problems with large data |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-P/05 - ECONOMETRIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Studi scientifici che richiedono applicazioni a grandi insiemi di dati sono un argomento di notevole interesse per i ricercatori accademici nonché per gli operatori professionali. Il recente rapido sviluppo di questi nuovi enormi database sta consentendo ai ricercatori di modellare e prevedere le variabili di interesse in modo più accurato e sembra suggerire che l’utilizzo di un ampio set di variabili permetta previsioni più accurate rispetto ad applicare un singolo modello basato su una serie univariata. Questo progetto mira a costruire nuovi database macroeconomici e finanziari di grandi dimensioni e sviluppare nuovi metodi di inferenza Bayesiani per stimare modelli con grandi dimensioni, possibilmente non lineari. I modelli che saranno considerati sono: modelli nonparametrici Bayesiani, modelli di grandi dimensioni dati panel Markov-switching, modelli di combinazione di densità predittivi. Le applicazioni si concentreranno su prezzi dell'energia elettrica. |
| Descrizione sintetica in inglese | Inference with large sets of data is a topic of substantial interest to academic researchers as well as to professional and applied forecasters. The recent fast growth in (real-time) big data allows researchers to model and predict variables of interest more accurately and suggests that there are large potential gains from using a large set of variables instead of a single univariate time series models in many inference applications. The current project aims to build new large macroeconomic and financial database and to derive new Bayesian methods to estimate high dimensional, and possibly nonlinear, time series models on these large datasets. The models which will be considered include: Bayesian nonparametric models, large Markov-switching panel data models, predictive density combination models. The applications will focus on electricity prices. |
| Data del bando | 22/11/2016 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/?group=18&year=2016 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Libera Università di Bolzano |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bolzano |
| Sito web | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/?group=18&year=2016 |
| Personnel_Academic@unibz.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/01/2017 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/?group=18&year=2016 |