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Docentes

Biografia

Afshin Ashofteh é um Professor Universitário a tempo inteiro e consultor. Possui cinco graus universitários, incluindo um doutoramento em Gestão de Informação com especialização em Estatística e Econometria, um MBA em Finanças, um diploma de pós-graduação em Sistemas Estatísticos com especialização em Bancos Centrais, um mestrado em Estatística Matemática e uma licenciatura em Estatística e Econometria.

Em termos de certificações profissionais, ele é certificado pela TÜV NORD Alemanha em Gestão de Risco e Auditoria Interna de Sistemas de Gestão de Segurança da Informação (ISMS). Ao longo da sua carreira profissional, concluiu cursos para CCNA (Cisco Certified Network Associate), Network Plus, Security Plus, Active Directory, Programação em Linux Shell, ITIL v3, Framework COBIT e SQL Server.

Ele tem sido Professor Universitário a tempo inteiro e consultor há mais de duas décadas e é um investigador integrado no Centro de Investigação e Desenvolvimento em Gestão de Informação (MagIC). Ele presta consultoria a algumas instituições nacionais e internacionais, como o FMI, a OMS, o UN DESA, Bancos Centrais, o Instituto de Pesquisa Bancária e o Instituto Nacional de Estatística (INE).

Os seus interesses científicos têm-se centrado na Ciência de Dados na área financeira e na implementação de modelos de Big Data e previsão em Risco, Banca, Economia Financeira e Estatísticas Oficiais. Ele publicou em revistas de alto impacto, incluindo uma nova abordagem de aprendizado de máquina com Big Data numa revista no top 10% em Inteligência Artificial e um novo modelo de previsão de Séries Temporais de Aprendizado em Camadas (chamado DELMS) numa revista no top 10% em Ciência da Computação.

Até 2023, ele foi Orador Convidado em sete conferências e Conferencista Principal em outras duas (seis na Europa, uma em África, uma na América do Sul e uma na Ásia).

Prémios:

(1) Prémio de Realização Escolar em 2015 (Banco de Portugal), (2) Prémio de Melhor Investigação em 2019 (Instituto Internacional de Estatística), (3) e Prémio de Melhor Ensino em 2023 (Universidade Nova de Lisboa, Universidad Autónoma de Madrid e Universidade de Roma Tor Vergata).

Projetos:

2022 - agora: Membro de Dois Grupos Consultivos Técnicos: Membro de dois Grupos Consultivos Técnicos na Organização Mundial da Saúde (OMS) e no Departamento de Assuntos Económicos e Sociais das Nações Unidas (UN DESA).

2021: Membro do Júri de um Concurso Internacional: Honrado por fazer parte do painel de jurados, juntamente com Ana Serradó Bayés, Delia North, James R. Nicholson, Anushka Karkelanova e Matt Parry, para o Concurso Internacional de Pósteres de Literacia Estatística de 2020-2021. Este concurso internacional foi organizado pela secção de educação do Instituto Internacional de Estatística (ISI) no âmbito do ISLP. Os vencedores receberam prémios no 63º Congresso Mundial de Estatística do ISI nos Países Baixos (Holanda).

2009 - 2011: Planeamento Estratégico: Um dos oito membros do grupo de planeamento estratégico do Projeto Internacional de Literacia de Dados e Estatística. 

Mais Informações: https://youtu.be/7xabpWH4aFs?si=6WjEVsBmKyWes1fS 

Publicações Cientificas

Ashofteh, A., Lopes, J., & Campos, P. (2024)

Population Trajectories Survey Methodology: Improving Coverage Error by Clustering of Freguesias and Dwelling Segmentation using Census Data in Portugal. 211. Abstract from European Conference on Quality in Official Statistics, Lisboa, Portugal. https://www.q2024.pt/abstract/book-of-abstracts

Lopes, J., & Ashofteh, A. (2024)

Using population census data to assist in sampling of survey on origins and discrimination. 37-38. Abstract from XXXI Jornadas de Classificação e Análise de Dados, Leiria, Portugal.

Nunes, C. E. R., & Ashofteh, A. (2024)

A Review of Big Data and Machine Learning Operations in Official Statistics: MLOps and Feature Store Adoption. In H. Shahriar, H. Ohsaki, M. Sharmin, D. Towey, AKM. J. A. Majumder, Y. Hori, J-J. Yang, M. Takemoto, N. Sakib, R. Banno, & S. I. Ahamed (Eds.), 2024 IEEE 48th  Annual Computers, Software, and Applications Conference: COMPSAC 2024 (pp. 711-718). (Proceedings of the IEEE Annual Computer Software and Applications Conference). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). https://doi.org/10.1109/COMPSAC61105.2024.00101

Ashofteh, A. (2023)

Big Data for Credit Risk Analysis: Efficient Machine Learning Models Using PySpark. In J. Pilz, V. B. Melas, & A. Bathke (Eds.), Statistical Modeling and Simulation for Experimental Design and Machine Learning Applications: Selected Contributions from SimStat 2019 and Invited Papers (pp. 245-265). (Contributions to Statistics). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40055-1_14

Ashofteh, A. (2023)

Teaching Note—Data Science Training for Finance and Risk Analysis: A Pedagogical Approach with Integrating Online Platforms. In C. P. Kitsos, T. A. Oliveira, F. Pierri, & M. Restaino (Eds.), Statistical Modelling and Risk Analysis: Selected contributions from ICRA9, Perugia, Italy, May 25-27, 2022 (Vol. 430, pp. 17-25). (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics). Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-031-39864-3_2

Ashofteh, A., & Campos, P. (2023)

A Review on Official Survey Item Classification for Mixed-Mode Effects Adjustment. In P. Brito, J. G. Dias, B. Lausen, A. Montanari, & R. Nugent (Eds.), Classification and Data Science in the Digital Age (pp. 53-61). (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-09034-9_7

Bravo, J. M., & Ashofteh, A. (2023)

Ensemble Methods for Consumer Price Inflation Forecasting. In CAPSI 2023 Proceedings (pp. 317-336). Article 25 (Atas da Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação). Associação Portuguesa de Sistemas de Informação. https://doi.org/10.18803/capsi.v23.317-336

Martins, M. N., & Ashofteh, A. (2023)

A Systematic Review on Robot-Advisors in Fintech. In CAPSI 2023 Proceedings (pp. 160-185). Article 15 (Atas da Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação). Associação Portuguesa de Sistemas de Informação. https://doi.org/10.18803/capsi.v23.160-185

Ashofteh, A., Bravo, J. M., & Ayuso, M. (2022)

An Ensemble Learning Strategy for Panel Time Series Forecasting of Excess Mortality During the COVID-19 Pandemic. Applied Soft Computing, 128(October), 1-17. [109422]. https://doi.org/10.2139/ssrn.4057314, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109422

Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2021)

A Conservative Approach for Online Credit Scoring. Expert Systems with Applications, 114835. [Advanced online publication on 10 March 2021]. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114835

Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2021)

Data Science Training for Official Statistics: a New Scientific Paradigm of Information and Knowledge Development in National Statistical Systems. Statistical Journal of the IAOS, 37(3), 771 – 789. https://doi.org/10.3233/SJI-210841

Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2021)

Life Table Forecasting in COVID-19 Times: An Ensemble Learning Approach. In 2021 16th  Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476583

Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2020)

A study on the quality of novel coronavirus (COVID-19) official datasets. Statistical Journal of the IAOS, 36(2), 291-301. https://doi.org/10.3233/SJI-200674

Ashofteh, A., & Bravo, J. M. (2019)

A non-parametric-based computationally efficient approach for credit scoring using non-traditional data. In K. Moder, & B. Spange (Eds.), 8th  International Conference on Risk Analysis and Design of Experiments: book of abstratcts (pp. 9). University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria, April 23rd  to 26th  , 2019.

Ashofteh, Afshin and Bravo, Jorge M., "A Non-Parametric-Based Computationally Efficient Approach for Credit Scoring" (2019)

CAPSI 2019 Proceedings. 4. Proceedings of the 19th  Portuguese Association of Information Systems Conference: digital disruption: living between data science, IoT and ... people. Association for Information Systems. Link: https://aisel.aisnet.org/capsi2019/4

Ashofteh, A. (2018)

Mining Big Data in statistical systems of the monetary financial institutions (MFIs). Congress UPV. 2nd  International Conference on Advanced Research Methods and Analytics (CARMA 2018) (Abstratcts). Editorial Universitat Politècnica de València . ISBN: 978-84-9048-689-4 (print version). DOI: http://dx.doi.org/10.4995/CARMA2018.2018.8742

Ashofteh A. (2016)

Modern Monetary and Financial Management Information Systems. GAPnashr. ISBN 978-600-7197-29-5.

Ashofteh A. (2013)

Application of Stochastic Process Models in Security systems of E-Banking. In Proceeding of the International Conference on Electronic Banking and Payment Systems, Monetary Research Institute, September 2013. Pages 39-57.

Ashofteh A. (2010)

Data Literacy in Economy. 110 pages. Center of Statistical Society and Mathematics House of Isfahan. ISBN 978-600-04-4712-0.

Ashofteh A. (2005)

Statistical Methods and a Nonparametric Reliability Measure for Computer Intrusion Detection. In Conference Abstracts. Final Version. International Conference on the FUTURE OF STATISTICAL THEORY,PRACTICE AND EDUCATION. December 29, 2004 – January 1, 2005. Indian School of Business, Hyderabad, India.