[Statlist] Talks on statistics
Christina Kuenzli
kuenzli at stat.math.ethz.ch
Tue Mar 4 12:11:17 CET 2008
ETH and University of Zurich
Proff.
A.D. Barbour - P. Buehlmann - F. Hampel - L. Held
H.R. Kuensch - M. Maathuis - S. van de Geer
***********************************************************
We are glad to announce the following talks
***********************************************************
March 7, 2008 15.15-17.00 LEO C 6
High Dimensional Sparse Regression and Structure Estimation
Shuheng Zhou, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA
***********************************************************
March 7, 2008, 17.15 h HG F 30
Einfuehrungsvorlesung:
Statistical estimation with censored data
Marloes Maathuis, Seminar fuer Statistik, ETH Zurich
***********************************************************
14. März 2008, 15.15-17.00 LEO C 6
Prognoseperformance: Methodische Ueberlegungen zum Gewinner
der NN3-Forecasting Competition
Marc Wildi, ZHAW Winterthur
In der NN3-competition
(http://www.neural-forecasting-competition.com/NN3/results.htm) mussten 111
oekonomische Monatsreihen mit Laengen zwischen 50 und 110 Beobachtungen
eins bis 18-Schritte in die Zukunft prognostiziert werden. Traditionelle
Identifikations-, Schaetz- und Diagnosekriterien in der Zeitreihenanalyse
beruhen auf Eigenschaften der kurzfristigen in-sample
Einschrittprognoseperformance -dabei wird haeufig die quadratische
Fehlernorm verwendet-. Leider koennen diese Optimierungskriterien die
Struktur praxisrelevanter Anwendungen nur selten optimal abbilden. Im
Vortrag wird der methodische Ansatz des Gewinners der NN3-competition
vorgestellt. Als Ausgangspunkt dazu dient ein `adaptives' Modell, mit
Hilfe dessen eine Zeitreihe in Komponenten (via eines
Zustandsraummodelles) zerlegt wird. Allerdings werden bei der Herleitung
der Prognosefunktion grundlegende methodische Aenderungen am traditionellen
`pseudo-Maximum-Likelihood' Optimierungs-(Schaetz-)kriterium
vorgenommen. Im Vortrag wird auf die Auswahl der Fehlernorm, auf die
Beruecksichtigung der out-of-sample Mehrschrittprognoseleistung, auf die
Bestimmung der `optimalen' Adaptivitaet, auf die Prognosekombination sowie
auf ein neue `selbstheilende' Struktur des Schaetzkriteriums eingegangen.
***********************************************************
________________________________________________________
Christina Kuenzli <kuenzli at stat.math.ethz.ch>
Seminar fuer Statistik
Leonhardstr. 27, LEO D11 phone: +41 (0)44 632 3438
ETH-Zentrum, fax : +41 (0)44 632 1228
CH-8092 Zurich, Switzerland http://stat.ethz.ch/~
________________________________________________________
More information about the Statlist
mailing list