QUIÉNES SOMOS?
NUESTRA MISIÓN
Econometric Modelling and Data Science (EMDS) es un grupo de investigación emergente reconocido por el Vicerrectorado de Investigación de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) que realiza pesquisa de vanguardia en áreas de la econometría, estadística, probabilidad aplicada y Data Science. El grupo de investigación EMDS colabora con investigadores de la comunidad académica nacional e internacional y ejecuta proyectos en colaboración para generar nuevo conocimiento y formar estudiantes en nuestro campo de investigación.
Con el avance de la tecnología, la masificación del internet y las redes sociales la modelación estadística de los datos se ha vuelto una necesidad para una adecuada toma de decisiones. Por lo tanto, EMDS tiene como misión hacer investigación aplicada, motivada por los desafíos modernos que presentan los problemas reales en el area de econometría, estadistica, probabilidad aplicada y data science, con el objetivo de impulsar la investigación aplicada en la UNI, con base en una investigación y metogología rigurosa.
Áreas de Investigación
Algunas áreas de investigación que venimos desarrollando a través de ejecución de proyectos son:
- Teoría Estadística y Metodología.
- Teoría de muestreo.
- Estadística Espacial para datos socioeconómicos.
- Series de tiempo.
- Modelos de mortalidad y demografía.
- Probabilidad y Procesos Estocásticos.
- Fundamentos de Data Science.
Publicaciones recientes
- Vila R, Dasilva A, Saulo, H, Fiorucci J. A. and Pal S (2023). Parametric quantile autoregressive moving average models with exogenous terms. Stat Papers (2023).
- Vila R, Balakrishnan N, Saulo H, and Zörnig P. (2023). Family of bivariate distributions on the unit square: theoretical properties and applications. Journal of Applied Statistics (2023).
- Sikov A. and Cerda-Hernández J. (2023). Prediction in non-sampled areas under spatial small area models. Preprint.
- Sikov A. and Cerda-Hernández J. and Vidal L. (2023). Análisis espacial de la anemia infantil en el Perú 2022: construcción de mapas a nivel distrital para políticas públicas. Preprint.
- Sikov A. and Cerda-Hernández J. (2023). Estimating the prevalence of anemia rates among children under five in Peruvian districts with a small sample size. Statistical Methods and Applications.
- Sikov A. and Cerda-Hernández J. (2023). Optimal Investment Strategy to Maximize the Expected Utility of an Insurance Company Under the Cramer-Lundberg Dynamic. SSRN.