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CONDITIONAL RANDOM FIELD PER DATI ECONOMICI

Il presente progetto prevede una prima fase di individuazione di un opportuno modello per serie storiche di natura economica. Ciò significa essenzialmente modellizzare le probabilità congiunte P(Y|X), dove Y è la variabile che descrive la label associata alla serie storica X, scegliendo opportunamente le funzioni di costo. Una seconda fase prevederà la stima dei parametri coinvolti e la validazione del modello. Una volta che il modello è stato validato, lo studio verterà sulla clusterizzazione di serie storiche a partire dal modello stesso. Precisamente si cercheranno algoritmi atti al raggruppamento di serie storiche basati essenzialmente sulla massimizzazione delle distribuzioni di probabilità congiunte. Alla luce del lavoro di da Li, Yuan e Wilson (2008) è auspicabile che la scelta di opportune distanze tra serie storiche conduca a clusterizzazioni diverse. Si tratterà quindi di interpretare i risultati ottenuti per formalizzare l’algoritmo che meglio descrive i dati in esame. Tale studio richiederà un piano di simulazione adeguato.