Descrizione del progetto
Migliorare il processo decisionale finanziario con l’apprendimento automatico e l’inferenza causale dinamica
I dati microeconomici e finanziari sono essenziali nel processo decisionale economico di banchieri centrali, investitori e politici: la loro disponibilità diventa quindi cruciale. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska Curie, il progetto MACROML aprirà nuovi orizzonti nel campo della modellizzazione macroeconometrica, colmando il divario tra l’apprendimento automatico e l’econometria tradizionale. Svilupperà metodi all’avanguardia per l’analisi dell’inferenza causale dinamica di dati di serie temporali a coda pesante e altamente persistenti, che sono stati ampiamente trascurati in letteratura. Verranno studiate tecniche econometriche di stima e inferenza teoricamente valide per modelli generali di serie temporali ad alta dimensionalità, nonché una metodologia generale per stimatori di proiezioni locali ad alta dimensionalità.
Obiettivo
Data lies at the heart of all economic decisions. Everyone — and especially central bankers, investors, and policymakers — processes data when making choices. Thanks to technological innovations, the speed at which (raw) data are generated and shared by businesses, public administrations, and scientific research (among others) have increased exponentially. Large amounts of data bring new opportunities and challenges to econometrics.
The literature on microeconometric methods based on statistical learning techniques has grown substantially over the last decade, yet macroeconometrics literature lacks an understanding of such methods which could be applied to answer causal inference questions. The primary goal of the macroml research project is to put forward theory-driven methods for dynamic causal inference analysis based on models typically used in the macroeconometrics literature, bridging the gap between machine learning and macroeconometric modelling. The key distinction of this project from the state-of-the-art methods is the analysis of heavy-tailed and highly persistent time series data — a critical feature that has been largely overlooked in the literature.
In particular, the research project will investigate:
I. accurate and theoretically-valid estimation and inference econometric techniques for general high-dimensional time series models;
II. a general methodology for high-dimensional local projection estimators which allows studying the dynamic causal relationship between economic time series data.
The project will enlarge policymakers’ toolbox for the analysis of macroeconomics and finance data to assess different dynamic causal hypotheses in a flexible and accurate way, thereby making it highly policy-relevant. In addition, new estimation methods of machine learning time series models will allow practitioners to implement ML techniques for time series data in a data-driven way. The project also will deliver several interesting empirical applications.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze socialieconomia e commercioscienze economicheeconometria
- scienze socialieconomia e commercioscienze economichemacroeconomia
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeapprendimento automatico
- scienze socialiscienze politichepubblica amministrazione
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
2000 Frederiksberg
Danimarca