04 nov
10:00

Online Promotie Caterina Schiavoni

Promotores: Prof. dr. J.A. van den Brakel, Prof. dr. F.C. Palm

Co-promotor: Dr. S.J.M. Smeekes

Trefwoorden: Big Data-analyse, klimaateconometrie, ruimtelijke modellering, tijdsvariërende parameters, werkloosheidsschatting en nowcasting

"Multivariate State Space Methods for Official Statistics and Climate Modelling"

In dit proefschrift wordt onderzocht hoe state space-modellen, een soort econometrische modellen die zijn ontworpen om tijdreeksgegevens te analyseren, kunnen worden gebruikt om nauwkeurigere en realistischere schattingen van officiële statistieken te verkrijgen, en om regionale concentraties van luchtverontreinigende stoffen te modelleren en te voorspellen. In het bijzonder wordt een nieuwe aanpak gepresenteerd, waarbij gegevens uit enquêtes, tellingen van aanvragers en Google Trends worden geïntegreerd om tot meer actuele en nauwkeurige schattingen van de Nederlandse werkloosheid te komen, in plaats van alleen gebruik te maken van gegevens uit enquêtes. Er wordt een nieuwe methode voorgesteld om de relatie tussen de op enquêtes gebaseerde gegevens en de gegevens van de tellingen van eisers als tijdsvariërend te modelleren, wat ons in staat stelt om veranderingen in die relatie onmiddellijk aan te pakken en daardoor realistischere real-time schattingen van de Nederlandse werkloosheid te verkrijgen. Tijdsvariërende relaties kunnen potentieel gemodelleerd worden met andere, reeds bestaande, econometrische technieken, dan de in dit proefschrift voorgestelde, en de redenen waarom deze niet verder zijn overwogen worden hier gedocumenteerd. Tenslotte wordt een nieuw ruimtelijk type "state space" model gebruikt om de regionale concentraties van stikstofdioxide (NO2) in Nederland te modelleren. De (tijdsvariërende) effecten op deze luchtverontreinigende stof van de meteorologische omstandigheden, de verkeersintensiteit en de geografische ligging van de Nederlandse regio's worden in het model in aanmerking genomen. Het model wordt verder gebruikt om regionale NO2-concentraties te voorspellen voor verschillende scenario's van verkeersintensiteit, en kan daarom mogelijk worden gebruikt voor de evaluatie van beleid ter vermindering van de verontreiniging.

Klik hier voor het volledige proefschrift.

Klik hier voor de live stream.

Lees ook