Comunidad CONICET
Investigadora asistente
Especialidad
Econometría, Estadística Económica, Series de Tiempo.
Disciplina Científica
Economía, Cs. de la Gestión y de la Admnistración Pública
- Matemática
Tema
Expansiones asintóticas y aproximaciones. Distribuciones aproximadas de estimadores y tests. Aplicaciones en econometría y series de tiempo
Lugar de Trabajo
INSTITUTO DE INVESTIGACIONES ESTADISTICAS
(INIE, UNT)
Depende de
- UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
- FACULTAD DE CS.ECONOMICAS
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| Dirección: |
| AV.INDEPENDENCIA 1900, 4000 - San Miguel de Tucumán (Est. Tucumán) - Tucumán - Argentina |
Resumen
Información suministrada por el agente en
SIGEVA
Nuestro objetivo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden a la hora de lidiar con series de tiempo. La idea básica es que las series de tiempo pueden ser puestas como modelos de regresión en donde las variables explicativas son funciones del tiempo con coeficientes que también cambian con el transcurso del tiempo, inclusive dentro de un esquema estocástico. Este enfoque también permite encarar el trabajo en los casos no estacionarios, que so...
Nuestro objetivo es examinar los métodos para tratar una gran variedad de datos con irregularidades que suceden a la hora de lidiar con series de tiempo. La idea básica es que las series de tiempo pueden ser puestas como modelos de regresión en donde las variables explicativas son funciones del tiempo con coeficientes que también cambian con el transcurso del tiempo, inclusive dentro de un esquema estocástico. Este enfoque también permite encarar el trabajo en los casos no estacionarios, que son los que suelen presentarse con más frecuencia en situaciones prácticas.Podemos decir que la varianza del error observacional en una serie financiera está sujeta a una gran variabilidad a través del tiempo. Ese fenómeno es conocido como volatilidad. Si bien el estudio de la volatilidad se ha desarrollado principalmente a partir del análisis de las series de tiempo financieras, debe enfatizarse que cualquier serie de tiempo puede estar sujeta a su presencia, lo cual hace que nuestra tarea tenga un amplio alcance a todas las áreas de la ciencia.
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Líneas de Investigación
Series de tiempo y Econometría
Ciencias sociales
- Economía y negocios
- Economía, econometría
Series de tiempo y Econometría
Ciencias naturales y exactas
- Matemáticas
- Estadística y probabilidad
Capacidades Tecnológicas
11 - Asuntos sociales y económicos
11.1 - Modelos de desarrollo socioeconómico, aspectos económicos
Palabras Clave
Series de TiempoEspacio de EstadoVolatilidadMuestreo de importanciaTime SeriesState SpaceVolatilityImportance Sampling
Formación Académica
2010 - 2014
Doctor en Estadística
FACULTAD DE CS.ECONOMICAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
2003 - 2007
Magister en Estadística Aplicada
FACULTAD DE CS.ECONOMICAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
2005 - 2005
Taller Estadístico
INSTITUTO PROVINCIAL DE LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA
2004 - 2004
Diploma del Certificate in Advanced English (CAE)
UNIVERSIDAD DE CAMBRIDGE
2004 - 2004
Curso de la Encuesta Nacional de Gastos de Hogares
INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA Y CENSOS, MINISTERIO DE HACIENDA
2004 - 2004
Ciclo Superior en Estadística Aplicada (CSEA)
FACULTAD DE CS.ECONOMICAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
2003 - 2003
Especialización de Postgrado en Estadística Aplicada (EPEA)
FACULTAD DE CS.ECONOMICAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
1996 - 2002
Licenciado en en Economía
FACULTAD DE CS.ECONOMICAS, UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUCUMAN
1995 - 1995
Curso Superior de Capacidad en Idioma Inglés
BELL LANGUAGE SCHOOL, SAFFRON WALDEN
1995 - 1995
Diploma The Oxford-ARELS Examination in Spoken English
UNIVERSIDAD DE OXFORD
1987 - 1995
Graduada en "Curso Superior de Capacidad en Idioma Inglés"
INSTITUTO CULTURAL ARGENTINO DE LENGUAS VIVAS
1993 - 1993
Arels Examinations Trust, The Examination in Spoken English
UNIVERSIDAD DE OXFORD
Dirigida por:
ELIAS, ANA GEORGINA
Carrera Investigador
ELIAS, Ana Georgina
Carrera Investigador
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