Proyecto I+D
Proyecto PID2022-136252NB-I00 MIDAMALERECO
MICRODATOS CON REFERENCIA ESPACIOTEMPORAL. ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING Y REDES COMPLEJAS EN PROCESOS SOCIOECONÓMICOS
Con carácter Público. Se ha otorgado en régimen de Concurrencia competitiva.
El proyecto que se desarrolla en esta memoria se centra en el análisis de datos espacio-temporales, georreferenciados a nivel de punto, desde una perspectiva tanto metodológica como aplicada. Nuestra propuesta utilizará herramientas que están en la frontera del conocimiento: algoritmos de partición recursiva, de aprendizaje de máquinas y medidas que provienen de la teoría de la información basadas en entropía, todo ello en conjunción con las herramientas clásicas del análisis de datos con referencia espacial. El proyecto continúa la consolidación de un grupo de investigación, con una producción científica muy elevada y que ha sido financiado de forma continuada en esta convocatoria durante los últimos 15 años (PID2019-107800GB-I00; ECO2015-65758-P; ECO2012-36032-03: EC02009-10534/ECON). La propuesta abarca cuatro objetivos generales. El primer objetivo propone el uso combinado de algoritmos de Machine Learning junto con metodologías clásicas de econometría espacial con el fin de mejorar su modelado, tanto aumentando su poder predictivo como ayudando en la selección del modelo econométrico espacial. En el segundo objetivo se centra en el estudio de procesos espaciotemporales con estructura de red y panel, desarrollando metodologías que permiten determinar: (i) eventos en el tiempo no observados a partir de un panel; (ii) relaciones causales entre los nodos de una red compleja donde se mitiguen los efectos de factores de confusión y las variables latentes no observa
Investigadores/as
