Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Previsioni Economiche con modelli di alta dimensionalita’ |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Forecasting with high dimensional models |
| Campo principale della ricerca | Economics |
| Sottocampo della ricerca | Econometrics |
| Area CUN | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-P/05 - ECONOMETRIA |
| Descrizione sintetica in italiano | I metodi di regolarizzazione si prestano a problemi di previsione, ma sono agnostici rispetto al processo di generazione dei dati. Quindi la necessità di sviluppare metodi di regolarizzazione che tengano conto delle specificità dei dati economici, come la eterogeneita'. I metodi di inferenza robusti rispetto alla curse of dimensionality sono diventati sempre più popolari. In generale, queste metodologie possono essere suddivise in due classi: tecniche di modellazione densa che potenzialmente utilizzano tutte le possibili variabili esplicative per la previsione; tecniche di modellizzazione sparsa che selezionano un sotto-insieme di predittori con il più alto potere esplicativo. In questo progetto ci chiediamo se la modellazione sparsa sia un buon approccio ai problemi predittivi in economia, rispetto alla modellazione densa. |
| Descrizione sintetica in inglese | Regularisation methods are well-suited for prediction problems, but they are agnostic about the data generating process. Hence, the need to develop regularisation methods that account for the specific featureas of economic data, such as conditional heterogeneity. Inference methods aimed at dealing with the curse of dimensionality have become increasingly popular. Broadly speaking, these methodologies can be divided in two classes: dense modeling techniques which use all possible explanatory variables for prediction; sparse-modeling techniques which select the smallest set of predictors with the highest explanatory power. In this project, we ask whether sparse modeling is a good approach to predictive problems in economics, compared to dense modeling. In this project, we ask whether sparse modeling is a good approach to predictive problems in economics, compared to dense modeling. |
| Data del bando | 25/03/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 24000 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. |
| Paesi di residenza dei candidati |
Slovakia AFRICA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. |
| Sito web del bando | https://www.unime.it/it/ricerca/bandi-assegni-di-ricerca/procedura-di-valutazione-comparativa-titoli-ed-esami-il-3 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 24000 |
| 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) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
La valutazione comparativa tende ad accertare la preparazione, l'esperienza e l'attitudine alla ricerca del candidato. Essa consiste nella valutazione dei titoli presentati e in un colloquio concernente la discussione dei titoli stessi con approfondimento degli argomenti di particolare rilievo scientifico connessi al programma di ricerca e la verifica della conoscenza della lingua straniera indicata nell'allegato A al presente bando |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The comparative evaluation tends to ascertain the candidate's preparation, experience and aptitude for research. It consists in the evaluation of the qualifications presented and in an interview concerning the discussion of the qualifications themselves with in-depth study of the topics of particular scientific importance connected to the research program and the verification of the knowledge of the foreign language indicated in Annex A to this announcement. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
Previsione, big data, regolarizzazione |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Prediction, big data, regularization |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Messina |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Messina |
| Codice postale | 98122 |
| Indirizzo | Piazza Pugliatti, 1 |
| Sito web | https://www.unime.it/ |
| walter.distaso@unime.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 19/04/2022 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/unime/ |