Шуменски университет "Епископ Константин Преславски"


50 години заедно пишем историята

  • en
  • Приложимо статистическо моделиране на екстремуми в екологията и финансите – НТСАВСТРИЯ 01123.02.17


    Наименование на проекта Приложимо статистическо моделиране на екстремуми в екологията и финансите

     

    Наименование на проекта английски език Feasible statistical modelling lbr extremes in ecology antl finance
    Идентификационен номер НТСАВСТРИЯ 01123.02.17
    Финансираща организация

     

    Посолство на Австрия,

    Министерство на образованието и науката, България

    Финансираща програма

     

    Фонд „Научни изследвания“, Конкурс за проекти по програми за двустранно сътрудничество 2016 г. България – Австрия

     

    Консорциум

     

    Шуменски унивреситет „Епископ Константин Преславски“, България

    Университет “Йоханес Кеплер”, Линц,  Австрия       

    Период на изпълнение 23.08.2017 – 23.08.2019
    Цели на проекта  Проектът преследва следните цели:

    •           Теоретично изучаване на различните модификации на оценяващите функции (score function) за да се получат състоятелни, робастни и по възможност ефективни оценки на екстремалните стойности. В частност идеята е да конструираме оценки, които могат да бъдат приложени  с успех и в областта на екологията и в областта на финансите. Основната тяхна модификация, включена в изучаването ще бъде t-оценяващите функции, изучени в Stehlik и др. (2010), Stehlik и др. (2011), Йорданова и др. (2016a).

    •           Теоретично изучаване на многомерните съставни случайни суми с еднакъв брой събираеми и оценяването на техните параметри в някои частни случаи.

    •           Теоретично изучаване на многомерните съставни случайни максимуми с еднакъв брой компоненти и оценяването на техните параметри в някои частни случаи.

    •           Приложение във финансите. Различните типове застрахователни искове имат различни размери, за това е по-добре да ги моделираме поотделно. При това не изключваме възможността те да бъдат зависими. Многомерните съставни суми с еднакъв брой събираеми са подходящи за моделиране на разпределението на броя на клиентите от фиксиран тип, които пристигат в застрахователната компания до момента t. Ето защо те са полезни например за моделиране на процеса на рисковия резерв, процеса на общата сума на исковете до момента t и за оценяването на вероятността за фалит. Допълнително ще бъдат разглеждани алтернативи на ARCH/GARCH модели с тежки опашки на разпределението на смущенията във финансите. Ще бъдат разгледани някои важни въпроси. Какво е ключовото действие, което трябва да предприемем ако трансформираният финансов динамичен ред не е Гаусов, или пък ако е Гаусов? Ако е Гаусов, това означава ли, че ARCH-ефектите могат да генерират всички негаусови, неявни връзки в оригиналния динамичен ред? И ако е негаусов, какви са последствията?

    •           Приложения в екологията. В частност при моделиране на екстремалните снеговалежи,  метан емисиите и качеството на водата.

    Основни дейности Статистическите модели за разпределения на екстремалните стойности започват да стават все по-популярни през последните години, т.к. дават възможност за по-добро моделиране на данни, описващи надхвърляния на дадено ниво или максимуми на наблюдения, отколкото ако работим с нормалното разпределeние. Типични недостатъци на моделите, базирани на нормалното разпределение са изместеност и подценяване на риска. Това прави тези модели неприложими. От друга страна, много техники, развити за данни, чието разпределение има тежки опашки са сложни и не много точни.

     

    Резултати Идеята на този проект е да редуцира сложността на по настоящем развитата теория на екстремалните стойности чрез развиване на гъвкави и ефективни методи за анализ и моделиране на екстремуми. По-специално, ние имаме идеята да построим, зависими от разпределението на наблюдаваните величини, сравнително устойчиви относно грешки техники за анализ на екстремалните стойности, които могат да се състоят от наблюдения със специфична форма на зависимост. Подобни изследвания биха намерили широко приложение във финансите и екологията. Този проект ще подкрепи значително нашата съвместна работа и ще ни позволи да подадем предложение за Европейските научни инициативи, по-точно Хоризонт 2020.

     

    Финансиране 19 000 лева
    Ръководител за ШУ доц. д-р Павлина Калчева Йорданова
    Изследователи Assoz. Univ.-Prof. Mag. Dr. Milan Stehlik Университет “Йоханес Кеплер”, Линц, Австрия – изследовател
    Сайт на проекта https://pavlinakj.wordpress.com/2017/09/29/pavlina-jordanova/
    НАЦИД https://cris.nacid.bg/public/project-preview/5081