Séries temporais, ondaletas, dados de alta dimensão e aplicações

• Processo: 23/02538-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Aluísio de Souza Pinheiro
• Beneficiário: Aluísio de Souza Pinheiro
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Hedibert Freitas Lopes ; Luiz Koodi Hotta ; Pedro Alberto Morettin ; Ronaldo Dias
• Pesquisadores associados: Airlane Pereira Alencar ; Alejandro César Frery Orgambide ; Audrone Virbickaite ; Carlos Cesar Trucios Maza ; Carlos Marinho Carvalho ; Chang Chiann ; Guilherme Vieira Nunes Ludwig ; João Ricardo Sato ; Márcio Poletti Laurini ; Mauricio Enrique Zevallos Herencia ; Michel Helcias Montoril ; Paulo Cilas Marques Filho ; Rodney Vasconcelos Fonseca ; Rogério Galante Negri
• Auxílio(s) vinculado(s): 25/02138-7 - Análise de Séries Temporais: Domínios do Tempo, Espectral e Cpestral, AV.BR; 24/05242-7 - MATRIX Workshop - Multivariate Dependence Modeling: Theory and Applications, AR.EXT
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/08017-7 - Agrupamentos e Classificação via ondaletas, BP.IC; 25/08612-2 - Métodos computacionais para inferência aproximada em regressão espacial Poisson, BP.IC; 24/22101-8 - Agrupamentos e Seleção de Variáveis em modelos de Regressão Funcional via Inferência Variacional., BP.PD; + mais bolsas vinculadas 24/23204-5 - Estimadores de cópulas que preservam a forma, BP.PD; 24/20120-5 - Desenvolvimento de novas metodologias para detecção de mudanças em séries de imagens SAR com uso de Aprendizado Profundo, BP.DD; 24/21327-2 - Estimação robusta da volatilidade em casos de alta dimensão com e sem mudanças de regimes, BP.PD; 24/18134-8 - Fundamentos Estatísticos para Inferência Seletiva, BP.PD; 23/18036-3 - Modelo bayesiano hierárquico para a predição de curvas espacialmente correlacionadas e com espaçamentos não equidistantes, BP.PD; 24/01480-0 - Metodologias híbridas para modelagem e previsão de séries temporais financeiras, BP.DR; 24/07656-3 - Séries Temporais e Aprendizado de Máquina, BP.IC; 24/08171-3 - Análise da Robustez de Alguns Métodos Aplicados a Séries Temporais Aplicados a Finanças, BP.IC; 24/06269-6 - Avaliação das ferramentas de backtesting para o valor-em_risco e o expected shortfall, BP.IC; 24/01079-4 - Estimação de risco de longo prazo em séries de ativos brasileiros, BP.IC; 23/14505-9 - Desenvolvimento de medidas para caracterização de mudanças em séries temporais de imagens SAR com apoio de Aprendizado de Máquina, BP.IC; 23/12361-0 - Seleção de Variáveis por Ondaletas - Aplicações em Dados de Alta Dimensão, BP.IC; 23/12400-5 - Base de Ondaletas e Análise de Dados Funcionais - Aplicações em Dados Financeiros, BP.IC; 23/11547-2 - Modelos fatoriais com dinâmica autorregressiva vetorial, BP.DD - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Análise de séries temporais Análise de ondaletas Dados de alta dimensão Estatísticas não paramétricas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados Funcionais | Dados de alta dimensão | estatística não-paramétrica | Ondaletas | Séries Temporais | Wavelets | Estatística

Resumo

O projeto é uma progressão natural do projeto temático 18/04654-9 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Dados de Alta Dimensão, vigente de primeiro de setembro de 2018 a trinta de agosto de 2023, o mais recente de uma sequência de projetos temáticos fomentados pela FAPESP há duas décadas. As metodologias desenvolvidas terão aplicação em áreas como Medicina, Finanças, Biologia, Física, Neurociências, Engenharias, etc. Elas resolvem problemas teóricos e aplicados, nos seguintes tópicos, que estão inexoravelmente interligados: (1) Generalizações de modelos ARMA; (2) Ondaletas; (3) Quase U-Estatísticas; (4) Valores extremos em séries temporais; (5) Estimação da volatilidade de ativos financeiros, inclusive com dados de alta frequência; (6) Dados funcionais; e (7) Dados de alta dimensão, com ênfase em séries temporais, dados espaço-temporais, financeiros, imagens de satélite, genética, MRI e fNRIS. Os resultados serão publicados em periódicos de circulação internacional com seletivas políticas editoriais e apresentados em eventos científicos. A formação de capital humano dar-se-á pela supervisão de pós-doutoramentos, iniciações científicas, doutorados e mestrados. Seminários e a organização de workshops anuais reunirão estudantes avançados de graduação e de pós com pesquisadores do projeto e convidados nacionais e internacionais, para a apresentação do estado da arte e consolidação, avanço e/ou início de parcerias. (AU)

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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