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| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Threshold Autoregressive Moving-Average models: probabilistic structure, statistical aspects and applications |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Threshold Autoregressive Moving-Average models: probabilistic structure, statistical aspects and applications |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | I modelli autoregressivi a soglia (TAR) sono una classe molto importante di modelli per l'analisi delle serie storiche non lineari. Una generalizzazione dei modelli TAR è rappresentata dai modelli TARMA in cui oltre alla componente autoregressiva si aggiunge una componente media mobile con soglia. I modelli TARMA sono stati poco utilizzati in parte a causa dei problemi teorici ancora non risolti. Questi riguardano in particolare le proprietà di ricorrenza/trnsienza e le condizioni per l'esistenza della distribuzione stazionaria. Gli obiettivi del progetto di ricerca riguardano principalmente i) lo studio della struttura probabilistica dei modelli TARMA con particolare riferimento alla distribuzione stazionaria; ii) lo studio dell'inferenza statistica e delle proprietà degli stimatori per tale classe di modelli; iii) l'applicazione dei modelli TARMA per la modellazione e previsione nel campo del mercato dell'energia. |
| Descrizione sintetica in inglese | The threshold autoregressive (TAR) model and its variants have found diverse applications in nonlinear time series analysis. An important generalization of the TAR model is the threshold autoregressive moving-average (TARMA) model which incorporates temporally dependent driving noise terms in the model. However, the TARMA model is under-developed in both practice and theory, partly because of the largely unsolved problems regarding its recurrence/transience properties and conditions for the existence and uniqueness of the stationary distribution. The main aim of the project is to fill the existing gap and $i)$ study the probabilistic structure of TARMA models with emphasis on its stationary distribution; $ii)$ face the problem of inference for TARMA models, and, especially, focus on the properties of estimators; $iii)$ study possible application of TARMA model in the field of energy markets. |
| Data del bando | 03/10/2018 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| simone.giannerini@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 23/10/2018 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |