Projektbeschreibung
Eine verbesserte wirtschaftliche Entscheidungsfindung
Die zunehmende Verfügbarkeit von Big-Data-Quellen eröffnet zahlreiche Gelegenheiten im Bereich der Wirtschaftswissenschaften. Gleichzeitig führt sie zu statistischen Herausforderungen, da für entsprechende Analysen Methoden erforderlich sind, die Schätzungen anhand höherdimensionaler Modelle mit vielen Parametern anstellen können. Die Gemeinschaft, die sich mit statistischem Lernen befasst, stellt solche Modelle bereit, allerdings sind sie nicht für wirtschaftliche Zeitreihen geeignet. Das EU-finanzierte Projekt BigTime hat vor, sich der Ökonometrie, der Statistik und des maschinellen Lernens zu bedienen, um statistische Lernmethoden zu entwickeln, die verlässliche Quantifizierungen von Unsicherheiten, leicht interpretierbare wirtschaftliche Impulsantwortfunktionsanalysen und Möglichkeiten zur Identifikation hochdimensionaler Zeitreihenmodelle bereitstellen. Das Projekt wird ein umfassendes Instrumentarium für Analysen von Zeitreihen entwickeln, das die wirtschaftliche Entscheidungsfindung bei umfangreichen, dynamischen und komplexen Zeitreihenfragen unterstützen und verbessern wird.
Ziel
Big time series data are commonplace in economics. Their variety and sheer size provide nearly endless opportunities to improve economic decision making at European governments, companies and universities: amongst others, internet search data could shed light on consumer sentiment, social media provide opportunities for improving economic policy analysis, and high-frequency volatility data could be informative for financial risk analysis.
While the expansion of these Big Data sources bring possibilities, it also raises ever-increasing statistical challenges since novel methods (for instance, 'penalized' methods) are needed to estimate high-dimensional models containing many parameters. The development of such methods has flourished in the statistical learning community, but they are not geared towards the specificities of economic time series. Econometric time series models typically differ from traditional statistical models in that they require (i) an accurate assessment of the certainty of the economic findings and predictions, (ii) a description of how the economy responds, over time, to exogenous shocks, and (iii) an identification strategy that maps the observed data to the relevant economic parameters of interest. The proposal builds a partnership between econometrics, statistics and machine learning with the aim of addressing these three econometric objectives. It develops statistical learning methods for (i) honest uncertainty quantification (inference), (ii) interpretable economic impulse response functions analysis and (iii) identification of high-dimensional time series models. The suitability of the developed Big Time Series methods is demonstrated for economic applications including financial risk analysis and macro-economic policy analysis.
As such, the proposal provides a Big Time Series Analytics toolbox to modern empirical economists that aims to support and improve economic decision making in big, dynamic and complex time series problems.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Sozialwissenschaften Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftswissenschaft Ökonometrie
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Internet
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Big Data
- Naturwissenschaften Mathematik angewandte Mathematik Statistik und Wahrscheinlichkeit
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2018
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
6200 MD Maastricht
Niederlande
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.