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http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9551
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Contiggiani, Federico Eduardo | - |
dc.contributor.author | Delbianco, Fernando | - |
dc.contributor.author | Fioriti, Andrés | - |
dc.contributor.author | Tohmé, Fernando | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-27T15:49:14Z | - |
dc.date.available | 2023-01-27T15:49:14Z | - |
dc.date.issued | 2021-10-26 | - |
dc.identifier.other | https://www.youtube.com/watch?v=HbKt_B4kyAs | - |
dc.identifier.uri | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9551 | - |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.relation.uri | https://www.iiess-conicet.gov.ar/index.php/cursos-congresos-simposios-conferencias-workshops/la-actual-situacion-energetica-argentina-analisis-y-perspectivas/8-iiess/405-iv-jisc | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
dc.title | Symbolic Time Series and Causality Detection: an Uneasy Alliance | es_ES |
dc.type | Objeto de conferencia | es_ES |
dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | - |
dc.description.filiation | Contiggiani, Federico Eduardo. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Políticas Públicas y Gobierno. Río Negro; Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Delbianco, Fernando. Instituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires. Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Fioriti, Andrés. Instituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires. Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Tohmé, Fernando. Instituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires. Argentina. | es_ES |
dc.subject.keyword | Causality | es_ES |
dc.subject.keyword | Symbolic Time Series Analysis | es_ES |
dc.subject.keyword | Markov Switching Model | es_ES |
dc.subject.keyword | Transfer Entropy | es_ES |
dc.subject.keyword | Granger’s Test | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_ES |
dc.subject.materia | Economía y Contabilidad | es_ES |
dc.origin.lugarDesarrollo | Universidad Nacional del Sur | es_ES |
dc.origin.lugarDesarrollo | Universidad Nacional de Río Negro | es_ES |
dc.description.resumen | Symbolic Time Series Analysis (STSA) is a quantitative dominant mixed method applied in Economics and other Social Sciences as a way of reducing the impact of noise on data and to exhibit more clearly the evolution of time series. We show that such transformation from numerical to symbolic series may fail to preserve relevant properties of the original series. We focus, in particular, on the existence of causal relations among series. Well known methods of detection of causality, like Transfer Entropy or Granger’s Test can either yield non-existing causal relations or miss some actually existing ones, which is highly relevant for a sound application of a mixed method like STSA. | es_ES |
dc.relation.journalTitle | IV JISC - Jornadas Interdisciplinarias en Sistemas Complejos 2021 | es_ES |
dc.type.subtype | Presentacion de ponencia | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Objetos de conferencia |
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Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
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JISC2021_slides.pdf | 347,95 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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