Informace o projektu
Statistická inference pro složité náhodné procesy v ekonometrickém modelování
- Kód projektu
- GJ17-22950Y
- Období řešení
- 1/2017 - 12/2019
- Investor / Programový rámec / typ projektu
-
Grantová agentura ČR
- Juniorské granty
- Fakulta / Pracoviště MU
-
Přírodovědecká fakulta
- doc. Mgr. David Kraus, Ph.D.
- Mgr. Andrea Kraus, M.Sc., Ph.D.
- Mgr. Marie Langrová
- Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D.
Moderní ekonometrická data často popisují vývoj a dynamiku ekonomických jevů v čase nebo prostoru. Statisticky jsou taková data nahlížena jako realizace náhodných procesů. V tomto projektu vyvíjíme nové statistické metody pro funkcionální data, časové řady, difuzní procesy a větvící procesy. Soustředíme se na analýzu funkcionálních dat pro částečně pozorované trajektorie a nehladké procesy (difuze, časové řady) a na časoprostorovou dynamiku procesů epidemického typu.
Publikace
Počet publikací: 5
2021
-
Parameter estimation for discretely-observed linear birth-and-death processes
Biometrics, rok: 2021, ročník: 77, vydání: 1, DOI
2020
-
Ridge reconstruction of partially observed functional data is asymptotically optimal
Statistics and Probability Letters, rok: 2020, ročník: 165, vydání: OCT 2020, DOI
2019
-
Classification of functional fragments by regularized linear classifiers with domain selection
Biometrika, rok: 2019, ročník: 106, vydání: 1, DOI
-
Inferential procedures for partially observed functional data
Journal of Multivariate Analysis, rok: 2019, ročník: 173, vydání: September, DOI
-
System failure estimation based on field data and semi-parametric modeling
Engineering Failure Analysis, rok: 2019, ročník: 101, vydání: JUL 2019, DOI