17:31 2023-03-28
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Matematicianul descoperă metode de micșorare a erorilor de eșantionare în seturi de date mari dimensiuni
_ Matematicianul descoperă metode pentru a micșora erorile de eșantionare în seturi de date cu dimensiuni mari
Un profesor de la Departamentul de Matematică al Universității de Stat din Florida a făcut o descoperire care va permite oamenilor de știință din disciplinele academice și instituțiile financiare să reducă erorile de eșantionare referitoare la datele financiare cu dimensiuni mari.
Profesorul de matematică Alec Kercheval și co-autorul studiului Lisa Goldberg, de la Universitatea din California Berkeley, au dezvoltat o nouă metodă statistică care a redus erorile de estimare și a îmbunătățit măsurătorile de performanță atunci când un număr mic de observații sunt folosit pentru a estima cantități mari de date – așa-numitele date cu dimensiuni mari.
Lucrarea, publicată în Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), are implicații semnificative pentru managementul financiar și al riscurilor.
„Motivația noastră inițială a fost să studiem riscul financiar portofolii de investiții sociale, care pot implica modificări estimate ale randamentului investițiilor de securitate”, a spus Kercheval. „Există aplicații potențiale pe scară largă ale acestei lucrări în tehnologia inteligenței artificiale, inclusiv recunoașterea automată a formei, procesarea limbajului natural și studii de asociere la nivelul genomului.”
În timp ce un analist financiar poate observa modificările lunare ale prețurilor pentru fiecare dintre ele. 3.000 de acțiuni în indicele Russell 3000 (sau orice indice financiar) pe o perioadă de câțiva ani, modificările de preț care au avut loc prea mult în trecut nu mai sunt relevante pentru rezultatele viitoare. Din acest motiv, istoricul observat este de obicei limitat la doi sau trei ani de randamente lunare, ceea ce înseamnă că numărul de puncte de date este mult mai mic decât numărul total de corelații care trebuie estimate între cele 3.000 de stocuri.
Cercetarea lui Kercheval oferă analistului o modalitate de a estima mai bine riscul viitor al portofoliilor de acțiuni propuse prin reducerea incertitudinilor statistice, iar această nouă metodă este cea mai utilă pentru managerii de portofoliu financiar care se confruntă adesea cu provocări atunci când determină rezultatele financiare pentru clienții lor atunci când numărul de active deținute într-un singur portofoliu depășește posibilele observații ale managerului.
Metodele, totuși, pot fi aplicate în orice cadru în care cercetătorii trebuie să înțeleagă corelațiile dintre mai multe variabile.
Kercheval, care lucrează la FSU din 2001, este specializat în matematică financiară, economie matematică, sisteme dinamice și analiză geometrică, iar munca sa cea mai recentă contribuie la scăderea riscurilor în domeniul financiar. portofolii de investiții. El este, de asemenea, cercetător afiliat la Consorțiul pentru Analiza Datelor în Risc al Universității din California Berkeley.
Echipa de cercetare s-a bazat pe conceptele anterioare de la Charles Stein, un statistician din anii 1950 care a lansat o nouă eră a statisticilor cu James. –Stein sau JS, estimator de contracție. Estimatorul de contracție JS a fost dezvoltat pentru a ajuta matematicienii să reducă marja de eroare între trei sau mai multe medii combinate de date, micșorându-le la media lor colectivă.
Ideile lui Stein despre contracția medie pot fi aplicate într-un mod nou pentru înțelege cele mai importante direcții de variație a datelor. Acest lucru este valoros pentru oamenii de știință și instituțiile financiare care încearcă să limiteze erorile în estimările lor medii ale datelor pentru populațiile pe care le deservesc.
„Publicarea acestei lucrări în PNAS crește vizibilitatea ideilor noi în ceea ce privește gestionarea riscului financiar și minimizarea eșantionării. eroare, care atrage atenția în cadrul disciplinelor care accelerează progresul către o mai bună înțelegere a datelor cu dimensiuni înalte”, a spus Kercheval.
Înainte de a veni la FSU, Kercheval și-a petrecut prima parte a carierei ca profesor asistent de matematică la Universitatea din Boston și la Universitatea Texas din Austin, apoi ca consultant principal de cercetare pentru Morgan Stanley Capital International-Barra , Inc. A obținut o diplomă de master la Universitatea din Oxford, Marea Britanie, în 1982 și doctoratul în matematică la Universitatea din California Berkeley în 1987. Kercheval a fost autor a peste 40 de publicații și a unei cărți despre matematică financiară.
< „Alec a contribuit la departament și universitate în mai multe moduri prin cercetarea, predarea și serviciul său. El a susținut instruirea de bază de matematică de calitate la FSU prin mulți ani de muncă grea și dăruire”, a spus Washington Mio, directorul Departamentului de Matematică. „Acest lucru a avut un impact cel mai pozitiv asupra experiențelor de învățare a miilor de studenți FSU.”
Comentarii:
Adauga Comentariu