Instituts

Les membres du Research Center for Statistics publient des travaux scientifiques qui relèvent principalement de la statistique fondamentale (statistique mathématique) et se concentrent sur des domaines de recherche appliquée comme l’économétrie de la finance, les sciences économiques, les sciences de la santé, l’ingénierie, les sciences de l’environnement, la psychologie et les sciences sociales. Plus particulièrement, les chercheur-e-s du Centre fournissent leur expertise en ce qui concerne l’inférence robuste, l’inférence à partir d’un petit échantillon, l’inférence indirecte, la statistique semi-paramétrique ou non-paramétrique, le choix du modèle pour les données en grande dimension, l’analyse de séries chronologiques, les modèles linéaires à variables latentes et modèles de mélange, et l’analyse de données longitudinales.

Parmi ses membres, le Centre compte des personnes qui sont (ou ont été) membres du comité de rédaction de revues statistiques telles que le Journal of the American Statistical Association, TEST, Sankhya B, Computational Statistics & Data Analysis, et de revues relevant d’autres domaines, tel que The Journal of Income Inequality.

Le Centre organise également des conférences scientifiques internationales, ou participe à leur organisation. Parmi les plus récentes, on compte les conférences suivantes :

  • 21st International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2014), Genève, août 2014.
    Organisateur et président : Prof. (honoraire) Manfred Gilli. Comité scientifique et comité d’organisation : Prof. Gérard Antille, Prof. Manfred Gilli, Prof. Stefan Sperlich, Prof. Elvezio Ronchetti.
  • International Conference on Robust Statistics (ICORS 2016), Genève, juin 2016. 200 participants.
    Organisatrice et présidente : Prof. Maria-Pia Victoria-Feser. Comité scientifique et comité d’organisation : Prof. Eva Cantoni, Prof. Elvezio Ronchetti, Prof. Davide La Vecchia, Dr Marc-Olivier Boldi.
  • Atelier en l’honneur du 60e anniversaire du Prof. Elvezio Ronchetti, Genève, le samedi 2 juillet 2016. 60 participants.
    Organisateurs : Prof. Eva Cantoni, Prof. Davide La Vecchia, Prof. Fabio Trojani.
  • 31st annual congress of the European Economic Association & 69th European meeting of the Econometric Society (EEA-ESEM 2016), Genève, août 2016. 1'500 participants

Les membres du Centre participent à la recherche de financements externes en vue de réaliser des projets de recherche. Les postes de nombreux-ses doctorant-e-s du Centre sont financés grâce à ces projets. Le soutien financier provient principalement du Fonds national suisse, bien que certains financements proviennent d’autres fonds.

 

Sélection de publications

Gnecco N., Meinshausen, N., Peters, J., & Engelke, S. (2021)
Causal discovery in heavy-tailed models
The Annals of Statistics
à paraître

Guerrier, S., Molinari, R., Victoria-Feser, M.-P., & Xu, H. (2021)
Robust Two-Step Wavelet-Based Inference for Time Series Models.
Journal of the American Statistical Association.
doi:10.1080/01621459.2021.1895176

Lalancette, M., Engelke, S. & Volgushev, S. (2021)
Rank-based Estimation under Asymptotic Dependence and Independence, with Applications to Spatial Extremes.
The Annals of Statistics.
à paraître

Engelke, S., & Hirtz A. S. (2020)
Graphical models for extremes
Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 82(4).
doi:10.1111/rssb.12355

Hallin, M., & La Vecchia, D. (2020)
A Simple R-estimation method for semiparametric duration models
Journal of Econometrics, 218(2), 736-749.
doi:10.1016/j.jeconom.2020.04.036

Hallin, M., La Vecchia, D., & Liu, H. (2020)
Center-Outward R-Estimation for Semiparametric VARMA Models
Journal of the American Statistical Association
doi:10.1080/01621459.2020.1832501

Guerrier, S., Dupuis-Lozeron, E., Ma, Y., & Victoria-Feser, M.-P. (2019)
Simulation based Bias Correction Methods for Complex Models.
Journal of the American Statistical Association Theory and Methods Section, 114(525), 146–157.
doi:10.1080/01621459.2017.1380031

Avella-Medina, M., & Ronchetti, E. (2017)
Robust and consistent variable selection in high-dimensional generalized linear models
Biometrika, 105(1), 31-44.
doi:10.1093/biomet/asx070

Cantoni, E., Mills Flemming, J., & Welsh, A. H. (2017)
A random-effects hurdle model for predicting bycatch of endangered marine species
Annals of Applied Statistics, 11(4), 2178-2199.
doi:10.1214/17-AOAS1074

Hallin, M., & La Vecchia, D. (2017)
R-estimation in semiparametric dynamic location-scale models
Journal of Econometrics, 196
(2), 233-247.
doi:10.1016/j.jeconom.2016.08.002


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Thèses de doctorat récentes


Simultaneous and post-selection inference for mixed parameters (Reluga, K. 2020)

Contributions to simulation-based estimation models (Orso, S. 2019)

Permutation tests and multiple comparisons in the linear models and mixed linear models, with extension to experiments using electroencephalography (Frossard, J. 2019)

Statistical modelling and inference for covariate-dependent extremal dependence (Mhalla, L. 2018)

Contributions to the robust analysis of structural models (Ranjbar Akbarzadeh, S. 2018)

Validity and accuracy of posterior distributions in Bayesian statistics (Turbatu, L. 2018)

Contributions to inference for diffusion processes and robust statistics (Deleamont, P.-Y. 2017)

On the Inference of Random Effects in Generalized Linear Mixed Models (Flores Agreda, D. A. 2017)

Measures of model adequacy and model selection in mixed-effects models (Jacot, N. 2017)

Robust inference for random fields and latent models (Molinari, R. C. 2017)

On the Inference of Random Effects in Generalized Linear Mixed Models (Flores Agreda, D. A. 2017)

 

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