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Analisi delle serie storiche (l.m.)

lauree magistrali

ATTENZIONE: Dall'a.a. 2013-2014 il corso non è più attivo e viene sostituito dal corso di "Metodi statistici per la finanza", che sostanzialmente ne conserva il programma. Per ulteriori informazioni rivolgersi al titolare dell'insegnamento.

Obiettivi del Corso:
Il corso ha lo scopo di introdurre i principali strumenti statistici per descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di fenomeni disponibili sotto forma di serie storica, quali i principali indicatori economici, ad esempio l’indice della produzione industriale od il numero di occupati o di persone in cerca di occupazione in un paese, le vendite di un’azienda, i prezzi di attività, i rendimenti da loro derivabili e le volatilità ad essi associate.
L'impostazione è prevalentemente applicata, con lo scopo di introdurre lo studente alle problematiche e agli strumenti di base per l’analisi di serie storiche economiche e finanziarie.
Le lezioni sono affiancate da esercitazioni su dati reali con l’impiego di idonei programmi di calcolo (software R).

Docenti: Maria Maddalena Barbieri (docente titolare)

Crediti: 9

Numero moduli: 1

Date di esame

Programma

Lo studio dei fenomeni che variano nel tempo. Impostazione classica ed impostazione moderna. Introduzione ai processi stocastici. Stazionarietà. La funzione di autocovarianza e la funzione di autocorrelazione globale e parziale. Stima dei parametri di un processo stocastico stazionario. Processo rumore bianco. Processi a media mobile (MA), autoregressivi (AR) e autoregressivi a media mobile (ARMA). Processi non stazionari: passeggiata aleatoria e processi autoregressivi integrati a media mobile (ARIMA). Processi stagionali. I modelli ARIMA moltiplicativi. La procedura di Box e Jenkins: analisi preliminare, identificazione del modello, stima dei parametri, verifica del modello. Previsione da modelli ARIMA. Processi trend-stazionari e trend stocastico. Test di radice unitaria. Modelli VAR. Modelli a correzione dell’errore. Cointegrazione. Test di cointegrazione. Analisi della volatilità. Modelli per la varianza condizionata: modelli ARCH e GARCH. Modelli con effetti asimmetrici: modelli TGARCH e EGARCH. La previsione della varianza.

[ ultimo aggiornamento 28/7/2015 ]

vedi anche

Testi

- T. Di Fonso e F. Lisi, Serie storiche economiche, 2005, Carocci.

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