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Statistica economica

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Economic statistics

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Anno accademico 2013/2014

Codice dell'attività didattica
SCP0066
Docente
Paolo Chirico (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea in Scienze statistiche - a Torino
Anno
2° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
9
SSD dell'attività didattica
SECS-S/03 - statistica economica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Obbiettivo del corso e fornire strumenti metodologici per calcolare indici temporali, semplici e complessi, stimare rapporti di parità di potere d'acquisto; determinare il grado di concentrazione di un fenomeno economico; analizzare una serie storica e fare previsioni con opportuni modelli previsionali.

 

The goal of the course is to illustrate some statistical models (ARIMA and GARCH models) for prediction in time series. It will be described the use of these models for financial market predictions.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Alla fine del corso, lo studente dovrà essere in grado di calcolare indici temporali, semplici e complessi, stimare rapporti di parità di potere d'acquisto; determinare il grado di concentrazione di un fenomeno economico; analizzare una serie storica e fare previsioni con opportuni modelli previsionali.

L'esame consiste in una prova scritta.

 

After the course, students should be able make predictions about the expected future value of a process and its future range of variability.

Examination: written examination

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Attività di supporto

Lezioni in aula con esercitazioni in aula multimediale.

 

Lectures and exercises.

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Programma

Contenuti

Numeri indice per serie temporali e spaziali. Indici di concentrazione. Analisi classica delle serie storiche.

Modelli previsionali: exponential smoothing, metodi di Holt-Winters, modelli autoregressivi.

 

Programma dettagliato

1. I numeri indici:

a. indici semplici,

b. indici composti (Laspeyres, Paasche, Fisher),

c. l’inflazione,

d. tassi di cambio e parità di potere d’acquisto

2. Analisi Classica delle Serie Storiche:

a. il trend di lungo periodo (teoria dell'interpolazione)

b. il ciclo-trend, (teoria delle medie-mobili)

c. stagionalità  e analisi dei residui

3. La concentrazione:

a. la curva di Lorenz

b. il rapporto di concentrazione di Gini

c. altri indici di concentrazione

4. I modelli previsionali:

a. l'Exponential Smoothing

b. i modelli di Holt-Winters

5. I modelli Autoregressivi

a. processi stocastici e processi stazionari

b. rappresentazione autoregressiva di un processo stocastico

c. previsioni con i modelli autoregressivi

 

Contents

Indices for time series and territorial series. Concentration indices. Classic time series analysis.

Prediction Methods: exponential smoothing, Holt-Winters methods, autoregressive models.

 

Detailed list of contents

1. Indices:

a. simple indices,

b. price and quantity indices (Laspeyres, Paasche, Fisher),

c. inflation,

d. exchange rates and purchasing power parities

2. Classic time series analysis:

a. trend (interpolation methods)

b trend-cycle (moving average filters)

c. analysis of seasonality and analysis of residuals

3. Concentration:

a. Lorenz curve

b. Gini’s concentration index

c. other concentration index

4. prediction methods:

a. exponential smoothing

b Holt-Winters methods

5. Autoregressive models

a. stochastic processes and stationary processes

b. autoregressive representation of a stochastic process

c. prediction by means of AR models

 

 

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

- P. Chirico, Lezioni di Statistica Economica, Giappichelli.

- Materiale didattico a cura del docente.

 

P. Chirico, Lezioni di Statistica Economica, Giappichelli.

Lecture notes available on the web page of the course.



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Note

Ai fini di una buona comprensione degli argomenti trattati, è essenziale aver superato un esame base di statistica.

 

The Exam of Statistics should have been successfully performed.

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Ultimo aggiornamento: 04/06/2014 14:18
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