Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-05-27

Tempo-spatial stochastic volatility: Modelling and statistical inference

Objectif

Statistics for tempo-spatial data is one of the most important research frontiers in modern statistics. This project proposes to introduce and develop the concept of tempo-spatial stochastic volatility, which allows one to model volatility clusters both in time and in space. Empirical evidence for stochastic volatility is ubiquitous, and hence, it is vital and urgent that statistical models and estimation methods will be developed to account for this key quantity.
Stochastic volatility is a latent variable, meaning that it is not directly observable but needs to be estimated from other (observable) variables. The main research objectives are to construct novel, non-parametric estimators for tempo-spatial stochastic volatility and to establish the corresponding asymptotic theory for constructing confidence regions. Moreover, fully parametric classes of stochastic volatility models will be developed, and the corresponding statistical inference techniques will be derived.
The objectives will be achieved by developing the concept of realised quadratic variation for random fields, which results in a non-parametric proxy for tempo-spatial stochastic volatility. Also, novel, parametric estimation procedures will be designed to estimate the parameters of new tempo-spatial stochastic volatility models based on a quasi-maximum-likelihood framework.
The completion of this project will be a major breakthrough in statistics and will solidify Europe’s leadership in this field. Moreover, it is of key relevance to the Work Programme since it strongly contributes to the initiative “sustainable growth”: The results of this research project are directly applicable to, e.g. measuring and modelling the risk associated with climate change and to finding an optimal design for wind farms, making renewable sources of energy more efficient and reliable.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2012-CIG
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-CIG - Support for training and career development of researcher (CIG)

Coordinateur

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contribution de l’UE
€ 100 000,00
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
London Inner London — West Westminster
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
Mon livret 0 0