Università Roma Tre

Il modello di regressione lineare multipla. Modelli per dati panel: modelli a effetti fissi, modelli ad effetti casuali. Introduzione ai processi stocastici. Stazionarietà. La funzione di autocovarianza e la funzione di autocorrelazione globale e parziale. Modelli 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 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. Analisi della volatilità. Modelli per la varianza condizionata: modelli ARCH e GARCH. Modelli con effetti asimmetrici: modelli TGARCH e EGARCH.

Carter Hill, R., Griffiths, W.E., e Lim, G.C., “Principi di econometria”, 2013, Zanichelli.
Tsay, R.S., “An introduction to analysis of financial data with R“, 2013, Wiley.