Descripción del proyecto DEENESFRITPL Inferencia robusta para paneles y redes de conjuntos de datos La disponibilidad de datos avanzados en la economía permite acceder a conjuntos de datos más ricos y con una complejidad mayor. Sin embargo, la estructura de red fundamental suele ser escasa, lo que solo nos permite observar un pequeño subconjunto de todas las perspectivas posibles. A su vez, la combinación de la austeridad y un gran número de parámetros suponen problemas econométricos complejos. El proyecto PANEDA, financiado con fondos europeos, desarrollará métodos de inferencia robusta para los paneles y redes dispersos de conjuntos de datos. El proyecto establecerá una representación matemática de la red que permite la formalización de resultados de inferencia asintóticos para las secuencias de red cada vez mayores. En consecuencia, PANEDA desarrollará una nueva corrección del sesgo y robustos métodos de evaluación de errores estándar, además de avanzar modelizaciones más cercanas y métodos de evaluaciones para datos no informativos entre parámetros de interés. Mostrar el objetivo del proyecto Ocultar el objetivo del proyecto Objetivo Improved data availability in Economics provides access to richer datasets with increased complexity. There is regularly a network aspect to the data, whenever outcomes are observed for matches of different economic units (e.g. households, individuals, firms, products, markets). Such observations include, e.g. wages for workers in firms, academic achievement for students taught by teachers in schools, and purchasing decisions for consumers in stores. The underlying network structure is often sparse, because we only observe a small subset of all possible matches, say between workers and firms. In addition, we aim to estimate models with many parameters, for example to control for and to estimate unobserved heterogeneity of economic units by including (e.g. worker and firm specific) fixed effects.The combination of sparsity of the underlying network structure and a large number of parameters in the model creates challenging Econometric problems. In particular, there is a serious gap between empirical practice, where applied researchers regularly use such sparse network datasets, and the theoretical justifications for those inference methods that are based on classic data structures (cross-sectional, time-series, and panel data) that do not account for the sparsity aspect of the data.The goal of this research project is to develop robust inference methods for such sparse panel and network datasets. This requires to establish a mathematical representation of the network that allows to formalize asymptotic inference results for sequences of growing networks. Subsequently, new bias correction and robust standard error estimation methods will be developed that account for the sparsity structure of the data. I will also advance more parsimonious modeling and estimation approaches (e.g. grouped heterogeneity or empirical Bayes) for situations where the data are otherwise uninformative for the parameters of interest. Ámbito científico social scienceseducational sciencesdidacticssocial scienceseconomics and businesseconomics Palabras clave panel data social networks graph theory Programa(s) H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC) Main Programme Tema(s) ERC-2018-COG - ERC Consolidator Grant Convocatoria de propuestas ERC-2018-COG Consulte otros proyectos de esta convocatoria Régimen de financiación ERC-COG - Consolidator Grant Institución de acogida THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD Aportación neta de la UEn € 1 036 052,76 Dirección WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES OX1 2JD Oxford Reino Unido Ver en el mapa Región South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire Tipo de actividad Higher or Secondary Education Establishments Enlaces Contactar con la organización Opens in new window Sitio web Opens in new window Participación en los programas de I+D de la UE Opens in new window Red de colaboración de HORIZON Opens in new window Coste total € 1 036 052,76 Beneficiarios (2) Ordenar alfabéticamente Ordenar por aportación neta de la UE Ampliar todo Contraer todo THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD Reino Unido Aportación neta de la UEn € 1 036 052,76 Dirección WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES OX1 2JD Oxford Ver en el mapa Región South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire Tipo de actividad Higher or Secondary Education Establishments Enlaces Contactar con la organización Opens in new window Sitio web Opens in new window Participación en los programas de I+D de la UE Opens in new window Red de colaboración de HORIZON Opens in new window Coste total € 1 036 052,76 UNIVERSITY COLLEGE LONDON Reino Unido Aportación neta de la UEn € 442 778,24 Dirección GOWER STREET WC1E 6BT London Ver en el mapa Región London Inner London — West Camden and City of London Tipo de actividad Higher or Secondary Education Establishments Enlaces Contactar con la organización Opens in new window Sitio web Opens in new window Participación en los programas de I+D de la UE Opens in new window Red de colaboración de HORIZON Opens in new window Coste total € 442 778,24
