Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodi statistici a variabili latenti per lo studio di fenomeni finanziari |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Latent variable models for financial data |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca si propone di utilizzare le potenzialità dei metodi statistici a variabili latenti per l’analisi dei fenomeni finanziari. Si fa riferimento ai modelli a classe latente che consentono di sviluppare soluzioni corrette per problemi ancora aperti in campo finanziario, ad esempio nella ricerca delle tipologie (classificazione). Una corretta classificazione sulla base del profilo (latente) di rischio e rendimento rappresenta il presupposto indispensabile per poter sviluppare efficaci strategie di investimento. In questo contesto, si vogliono investigare i benefici che i modelli a variabili latenti nello studio di ottimizzazione del profilo rischio. Il passaggio da una specificazione statica ad una analisi dinamica coglie aspetti metodologici di frontiera che possono essere investigati nell’ambito dei modelli markoviani a classi latenti, i quali consentono di studiare il profilo latente di rischio–rendimento nelle diverse fasi dei mercati finanziari. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project aims to use statistical methods based on latent variables to analyze financial data. In particular, latent class models will be discussed to solve classification problems in the financial field. Indeed, a correct classification based on appropriate (latent) risk-return profiles is the prerequisite for developing effective investment strategies. In this context, we want to investigate the benefits of the latent variable models in the study of the risk optimization. Furthermore, the passage from a static to a dynamic analysis captures methodological aspects that can be investigated in the context of hidden Markov models based on latent classes. These models allow to analyze the latent risk-return profile in the various stages of the financial markets. |
| Data del bando | 09/10/2012 |
| 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.aric.unibo.it/AssegniRicerca/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.aric.unibo.it/AssegniRicerca/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.aric.unibo.it/AssegniRicerca/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIP. 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 |
| mario.soffritti@unibo.it | |
| Telefono | +39 051 20 9 8214 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 24/10/2012 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |