TIME SERIES ANALYSIS
(objectives)
The course has the aim of introducing the main statistical tools to describe, interpret and forecast future values based on a time series, i.e. a sequence of data points, measured typically at successive time instants spaced at uniform time intervals. For example the main economic indicators, like the Industrial Production Index or the number of employed or unemployed, the sales of a company, asset prices, returns or volatilities. The objective is to provide some knowledge of economic and financial time series, introduce statistical tools useful for the analysis and gain experience in the applications. All concepts introduced will be accompanied with computer lab sections using the software R.
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Code
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21201419 |
Language
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ITA |
Type of certificate
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Profit certificate
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Credits
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9
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Scientific Disciplinary Sector Code
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SECS-S/01
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Contact Hours
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60
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Type of Activity
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Related or supplementary learning activities
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Teacher
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BARBIERI MARIA MADDALENA
(syllabus)
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 LINEARI. 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). MODELLI STAGIONALI. LA PROCEDURA DI BOX E JENKINS: ANALISI PRELIMINARE, IDENTIFICAZIONE DEL MODELLO, STIMA DEI PARAMETRI, VERIFICA DEL MODELLO. PREVISIONE DA MODELLI ARIMA. 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.
(reference books)
T. DI FONSO E F. LISI, SERIE STORICHE ECONOMICHE, 2005, CAROCCI. appunti.
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Dates of beginning and end of teaching activities
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From to |
Attendance
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not mandatory
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