Description du projet
Améliorer la prise de décision économique
L’élargissement des sources de mégadonnées (Big Data) apporte de nombreuses possibilités aux domaines de l’économie. En même temps, ce phénomène augmente les défis statistiques dans la mesure où il exige l’adoption de méthodes capable d’estimer des modèles à haute dimension contenant une multitude de paramètres. Si la communauté d’apprentissage statistique est en mesure de fournir ces modèles, ils ne sont toutefois pas adaptés aux séries chronologiques de données économiques. Le projet BigTime, financé par l’UE, qui tire parti de l’économétrie, des statistiques et de l’apprentissage automatique, vise à élaborer des méthodes d’apprentissage statistique qui assurent une quantification honnête de l’incertitude, une analyse économique et interprétable de la fonction de réponse impulsionnelle ainsi que l’identification des modèles de séries chronologiques à haute dimension. Le projet développera une boîte à outils d’analyse des grandes séries chronologiques qui appuiera et améliorera la prise de décision économique dans le cas de problèmes liés à des grandes séries chronologiques dynamiques et complexes.
Objectif
Big time series data are commonplace in economics. Their variety and sheer size provide nearly endless opportunities to improve economic decision making at European governments, companies and universities: amongst others, internet search data could shed light on consumer sentiment, social media provide opportunities for improving economic policy analysis, and high-frequency volatility data could be informative for financial risk analysis.
While the expansion of these Big Data sources bring possibilities, it also raises ever-increasing statistical challenges since novel methods (for instance, 'penalized' methods) are needed to estimate high-dimensional models containing many parameters. The development of such methods has flourished in the statistical learning community, but they are not geared towards the specificities of economic time series. Econometric time series models typically differ from traditional statistical models in that they require (i) an accurate assessment of the certainty of the economic findings and predictions, (ii) a description of how the economy responds, over time, to exogenous shocks, and (iii) an identification strategy that maps the observed data to the relevant economic parameters of interest. The proposal builds a partnership between econometrics, statistics and machine learning with the aim of addressing these three econometric objectives. It develops statistical learning methods for (i) honest uncertainty quantification (inference), (ii) interpretable economic impulse response functions analysis and (iii) identification of high-dimensional time series models. The suitability of the developed Big Time Series methods is demonstrated for economic applications including financial risk analysis and macro-economic policy analysis.
As such, the proposal provides a Big Time Series Analytics toolbox to modern empirical economists that aims to support and improve economic decision making in big, dynamic and complex time series problems.
Champ scientifique
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF-EF-ST - Standard EFCoordinateur
6200 MD Maastricht
Pays-Bas