Objetivo
The aim of the methodological work is to broaden the scope of Bayesian modelling, so as to provided a more useful and realistic treatment for applied problems. We can categorize this work in three main groups: 1. Inference robustness: it consists in assessing the influence of modelling assumptions on the actual inference.
2. Modelling and inference through non-standard distributions: I introduce new classes of distributions that can be more adequate for modelling certain data sets (displaying e. g. skewness and/or fat tails). 3. Reference priors: it deals with finding a prior distribution which adequately captures a lack of prior information. I would like to find this reference prior for stochastic frontier models.
In terms of econometric applications, I would like to investigate theoretical and practical aspects of stochastic frontier models, as well as to treat financial data using nonstandard distributions as mentioned above. In environmental science, I am trying to develop a statistical model for estimating fish captures.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias socialeseconomía y empresaciencia económicaeconometría
- ciencias naturalesciencias de la tierra y ciencias ambientales conexasciencias ambientales
- ciencias naturalesmatemáticasmatemáticas aplicadasestadística y probabilidad
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Convocatoria de propuestas
Data not availableRégimen de financiación
RGI - Research grants (individual fellowships)Coordinador
5037 AB TILBURG
Países Bajos