Líneas de Investigación
El Doctorado en Ciencia de los Datos es un doctorado multidisciplinar, en el que caben tesis de cualquier disciplina en la que se puedan obtener resultados relevantes a través del análisis de datos. Las tesis se enmarcarían en una de estas tres líneas:
Línea de investigación en Análisis, segmentación y previsión a corto y a medio plazo, de series temporales
Análisis, segmentación y previsión a corto y a medio plazo de series temporales | |
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Descripción de la línea |
Para el estudio de sistemas complejos en la vida real tan variados como pueden ser el cambio climático o el desarrollo económico de un país, es imprescindible conocer la evolución temporal de una serie de indicadores clave, así como predecir futuros comportamientos de los mismos, para lo cual existe existen distintas metodologías clásicas de estudio y predicción de series temporales. Sin embargo, dichas técnicas no siempre resultan suficientemente eficientes, por ello se trata de analizar y aplicar técnicas de computación que permitan superar a las técnicas clásicas. En concreto se trata de técnicas que introducen el uso de algoritmos evolutivos como herramienta para la segmentación de series temporales, con el objetivo de obtener las características estadísticas de los segmentos fragmentados y proceder a la caracterización de los mismos. |
Objetivo general |
Desarrollo de algoritmos de segmentación de series temporales basados en algoritmos estadísticos y bio-inspirados y predicción a medio-plazo. |
Objetivos específicos |
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Equipo de Investigación |
Responsable:
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Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
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Equipo de investigación externos:
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Producción de la línea actualizada
Línea de investigación en modelos estadísticos y econométricos
Modelos estadísticos y econométricos | |
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Descripción de la línea |
Esta línea trata sobre el desarrollo y aplicación de modelos que sean capaces de predecir el comportamiento futuro de la variable/variables económicas objeto de estudio (endógena/s), en función de otras variables predeterminadas (cualitativas/cuantitativas) que expliquen su comportamiento a través de modelos de regresión uniecuacionales/ multiecuacionales, u otras técnicas basadas en el comportamiento pasado de la serie (modelos de Box Jenkins, funciones de transferencia o modelos X11). |
Objetivo general |
Desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y econométricas para definir modelos que expliquen la relación entre variables de naturaleza económica (a nivel macro y/o micro), poder realizar estimaciones, así como simulaciones y evaluaciones de políticas. |
Objetivos específicos |
Crear, aplicar y validar modelos que expresen la relación entre magnitudes del campo económico para aportar mayor conocimiento de la realidad. Se incluye el análisis de:
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Equipo de Investigación |
Responsable:
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Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
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Equipo de investigación externos:
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Producción científica actualizada
Línea de investigación en inteligencia computacional
Inteligencia computacional | |
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Descripción de la línea |
Las técnicas clásicas de estadística requieren del cumplimiento de una serie de requisitos que normalmente, y especialmente, en problemas complejos como lo son los relacionados con el entorno socio-económico, no se cumplen. Por ello es cada vez más frecuente el uso de técnicas alternativas, más flexibles, que, aprovechando el potencial de las computadoras, son capaces de imitar el proceso humano de aprendizaje para afrontar y resolver estos problemas. El desarrollo, mejora continua y aplicación de dichas técnicas de inteligencia computacional y artificial es el fin último de esta línea de investigación. |
Objetivo general |
Desarrollo y aplicación de metodologías novedosas ligadas al campo de la computación inteligente y la inteligencia artificial para la resolución de problemas reales en el campo de las ciencias sociales y la economía. |
Objetivos específicos |
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Equipo de Investigación |
Responsable:
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Equipo de investigación de la Universidad Loyola:
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Equipo de investigación externos:
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Producción científica actualizada