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[Pietro Muliere <pietro.muliere@uni-bocconi.it>]

CORSO ESTIVO DI STATISTICA E CALCOLO DELLE PROBABILITA'
Torgnon (AO), 1-20 luglio 2002





L'Istituto di Metodi Quantitativi dell'Università Bocconi di Milano, 
proseguendo nell'esperienza degli scorsi anni, ha organizzato il Corso 
Estivo di Statistica e Calcolo delle Probabilità per l'anno 2002, su: 
"INFERENCE FOR STOCHASTIC PROCESSES".

Le lezioni saranno tenute dal Professor B.L.S. Prakasa Rao (Indian 
Statistical Institute, New Delhi, India), e dal Professor Anand 
Vidyashankar (University of Georgia, Athens, Georgia, U.S.A.).

I posti disponibili sono 20, di cui 4 riservati a studenti stranieri. Una 
commissione coordinata dal Direttore del Corso vaglierà le domande e 
deciderà l'ammissione in base al curriculum e alle "altre informazioni" 
specificate nella domanda di ammissione. Verrà in ogni modo data la 
preferenza a giovani ricercatori che abbiano conseguito la laurea da almeno 
due anni.
Le spese per il vitto e l'alloggio dei partecipanti sono a carico 
dell'Università Bocconi.
Al termine del Corso verrà rilasciato un attestato di frequenza.

La domanda di ammissione dovrà pervenire entro il 21 maggio 2002.

Tutte le informazioni (programma, note informative e domanda di ammissione) 
sono reperibili su Internet, al seguente indirizzo:
http://www.uni-bocconi.it/imqcorsi

Per ulteriori informazioni  è possibile contattare la Segreteria del Corso 
Estivo (Istituto di Metodi Quantitativi): tel. 02/58365632-33 - fax 
02/58365634.

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Inference for Stochastic Processes



(Summer School at Torgnon, July 2002)



Instructors:    B.L.S. Prakasa Rao
                 Indian Statistical Institute, New Delhi, India

                 Anand Vidyashankar
                 University of Georgia, Athens, Georgia, U.S.A.


Course Contents


1       Discrete and continuous time Markov processes:

Models; Examples; Law of large numbers and Central limit theorem; 
Likelihood and distance based inference and asymptotic properties; 
Estimating function approach; Nonparametric inference.
Nonhomogeneous Markov chains; Markov regression models; Generalized linear 
models for Markov processes; Quasilikelihood and empirical likelihood 
inference and large sample properties; Applications to clinical trials; 
Hidden Markov chains and related inference.

2       Branching processes:

Basic concepts; likelihood and distance based inference; Non-homogeneous 
branching
processes; Branching regression models; Quasilikelihood and empirical 
likelihood inference; Applications to PCR data; clinical trials; 
Applications in Finance.

3       Tree Structured Processes:

Statistical methods for tree structured data; Applications in cell biology 
and internet traffic.

4       Brownian motion and diffusion:

Model description; Likelihood based inference; Inference from discretely 
observed data; Applications to finance models.


References


Basawa, I. V., C. C. Heyde and R. L. Taylor (2001): Selected Proceedings of 
the Symposium on Inference for Stochastic Processes, IMS Lecture Notes & 
Monograph Series, Vol. 37.
Basawa, I. V. and B. L. S. Prakasa Rao (1980): Statistical Inference for 
Stochastic Processes, Academic Press, London.
Fahrmeir, L. and G. Tutz (1994): Multivariate Statistical Modelling Based 
on Generalized Linear Models, Springer, New York.
Guttorp, P. (1991): Statistical Inference for Branching Processes, Wiley, 
New York.
Guttorp, P. (1995): Stochastic Models of Scientific Data, Chapman and Hall, 
New York.
Heyde, C. C. (1997): Quasilikelihood and Its Applications, Springer, New York.
Owen, A. (2000): Empirical Likelihood, Chapman and Hall, New York.
Prakasa Rao, B. L. S. (1999): Statistical Inference for Diffusion Type 
Processes, Arnold, London.