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INFERENZA IN PROCESSI DI DIFFUSIONE: UN APPROCCIO NON PARAMETRICO PER SERIE STORICHE DI LUNGHEZZA RIDOTTA.

Il tema dell’inferenza nell’ambito dei processi di tipo diffusivo è stato ampiamente affrontato in letteratura. Il presente progetto di ricerca si pone invece su un aspetto che invece non sembra essere stato affrontato in quanto si pone nell’ambito delle “short time series”, ovvero inferenza in processi di diffusione quando i dati che si hanno a disposizione sono dell’ordine di 20- 200. In tale contesto, si cercheranno innanzitutto di individuare quali proprietà asintotiche restano ancora valide nell’ambito delle varie procedure statistiche proposte in letteratura. Si individueranno, dunque, i punti di forza e debolezza di ciascuno stimatore. A questo primo step, che essenzialmente richiede un’attenta analisi di simulazione su procedure già note in letteratura, seguirà, in maniera naturale un’analisi teorica che permetterà di formulare delle linee guida utili ai “practitioner” per l’individuazione della tecnica più opportuna da utilizzare nei diversi contesti applicativi. In un terzo passo del progetto si cercheranno nuove tecniche statistiche che siano robuste su “short time series”. In tale ambito saranno prese in considerazione tecniche di ricampionamento per dati dipendenti.