Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Probabilistic aspects and statistical inference for Threshold Autoregressive Moving-Average models |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Probabilistic aspects and statistical inference for Threshold Autoregressive Moving-Average models |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | The main tasks of the research project are the following: 1. develop a test for linearity in time series where the null hypothesis is that of an ARMA model versus the alternative of a TARMA model. 2. Apply the theoretical results to analyze real world time series from different fields. 3. As concerns the probabilistic aspects, move from the work of Su and Chan 2015 where the authors analyse the continuous-time TAR model by proposing a quasi-likelihood approach for estimating the drift parameters. In particular, they show that i) the quasi-likelihood estimators of the drift parameters are consistent; ii) the estimator of the threshold parameter is super consistent and weakly converges to some non-Gaussian continuous distribution. Building on the aforementioned results, the research project will investigate the probabilistic structure of the continuous TARMA models and possibly some inferential aspects. |
| Descrizione sintetica in inglese | The main tasks of the research project are the following: 1. develop a test for linearity in time series where the null hypothesis is that of an ARMA model versus the alternative of a TARMA model. 2. Apply the theoretical results to analyze real world time series from different fields. 3. As concerns the probabilistic aspects, move from the work of Su and Chan 2015 where the authors analyse the continuous-time TAR model by proposing a quasi-likelihood approach for estimating the drift parameters. In particular, they show that i) the quasi-likelihood estimators of the drift parameters are consistent; ii) the estimator of the threshold parameter is super consistent and weakly converges to some non-Gaussian continuous distribution. Building on the aforementioned results, the research project will investigate the probabilistic structure of the continuous TARMA models and possibly some inferential aspects. |
| Data del bando | 03/10/2019 |
| 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) |
|---|---|
| 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" |
|---|---|
| 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 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 18/10/2019 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |