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| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Modelli matematici in economia e finanza ambientale attraverso il Controllo Ottimo Stocastico, i Giochi Differenziali e il Reinforcement Learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Mathematical Models in Environmental Economics and Finance through Optimal Control, Differential Games, Reinforcement Learning |
| G.S.D. | 13/STAT-04 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE |
| S.S.D | STAT-04/A - Metodi matematici dell'economia e delle scienze attuariali e finanziarie |
| Descrizione sintetica in italiano | L’impatto della specie umana sull’ambiente sta causando macrofenomeni come il cambiamento climatico, la perdita di biodiversità e le pandemie, che rappresentano grandi rischi per il futuro. Tali fenomeni sono influenzati dalle decisioni economiche a tutti i livelli (famiglie, città, nazioni, accordi internazionali, ecc.). Queste relazioni sono complesse e difficili da districare. L’obiettivo di questo progetto interdisciplinare è sviluppare, simulare e stimare una classe di modelli matematici che possano contribuire a far luce sui meccanismi di tali relazioni e fornire supporto ai decisori politici. Più precisamente, il progetto si concentrerà principalmente sull’utilizzo, all’interno di questi modelli, degli strumenti del Controllo Ottimo Stocastico, del Reinforcement Learning e dei Giochi Differenziali (inclusi i Giochi a Campo Medio, o Mean-Field Games). |
| Descrizione sintetica in inglese | The impact of the human species on the environment is causing macrophenomena such as climate change, loss of biodiversity, and pandemics, which represent big risks for the future. The above phenomena are influenced by Economic Decision Making at all levels (families, cities, countries, international agreements, etc.). These relations are complex and difficult to disentangle. The goal of this interdisciplinary project is to develop, simulate and estimate a class of mathematical models that can help to shed light on the mechanisms of such relations and provide support to policy makers. To be more precise, the project will mainly focus on the use, in such models, of tools from Stochastic Optimal Control, Reinforcement Learning, and Differential Games (including Mean-Field Games). |
| Data del bando | 15/07/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
| 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.luiss.it/contratti-di-ricerca-bandi |
| Destinatari del contratto di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 28456 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Luiss Guido Carli |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Private with public mission |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Sito web | http://www.luiss.it |
| preruolo@luiss.it | |
| Telefono | 0685225291 |
| Contratto finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 15/07/2026 - alle ore 14:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/luiss/art22-iasdd-33-2026/domande |