- Oggetto:
- Oggetto:
Serie temporali
- Oggetto:
Time series
- Oggetto:
Anno accademico 2013/2014
- Codice dell'attività didattica
- SCP0435
- Docente
- Paolo Chirico (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- 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
- Modalità d'esame
- Prova scritta
- Prerequisiti
- Aver superato il corso di Statistica Avanzato
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Obiettivo del corso è fornire strumenti metodologici per prevedere il valore atteso futuro e la variabilità attesa futura di serie temporali. Particolare attenzione verrà data all’utilizzo dei modelli in ambito finanziario.
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.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Alla fine del corso, lo studente dovrà essere in grado di prevedere il valore atteso futuro e la variabilità attesa futura di serie temporali; in particolare di serie finanziarie.
Modalità di Verifica: Esame scritto.
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
- Oggetto:
Attività di supporto
Modalità d'insegnamento: Lezioni in aula con esercitazioni in aula multimediale.
Teaching methods: Lectures and exercises.
- Oggetto:
Programma
Contenuti
Fondamentali su previsione e processi stocastici. Modelli ARIMA per la previsione del valore atteso di un processo stocastico. Modelli GARCH per la previsione della variabilità di un processo stocastico. Analisi di casi studio in ambito finanziario. Introduzione ai modelli strutturali nello Spazio degli Stati e ai Filtri di Kalman.
Programma dettagliato
Parte Prima: I processi stocastici
- Serie temporali e processi stocastici
- I processi stazionari; il processo white noise
- Il correlogramma: significato, stima, verifica (test Q)
- Rappresentazione di un processo stazionario: il teorema di Wold
Parte Seconda: I modelli previsionali
- I modelli Autoregressivi
- I modelli Media Mobile e misti
- Processi Integrati ed Exponential Smoothing
- Test a radice unitaria
Parte Terza: modelli più complessi
- Il problema della volatilità persistente
- I modelli: ARCH, GARCH, T-GARCH, E-GARCH
- Modelli strutturali nello Spazio degli Stati e Filtri di Kalman
Contents
Fundamentals of stochastic process. ARIMA models for the expected future value of a process; GARCH models for the future range of variability of a process. Introduction to State Space Models and Kalman Filters
Detailed list of contents
First part: Stochastic processes
- Time series and stochastic processes
- Stationary processes; the white noise process
- The correlogram
- the Wold's Theorem
Second part: Prediction models
- Autoregressive models
- ARMA models
- Integrated processes ed Exponential Smoothing
- Unit root tests
Third part: more complex models
- The problem of volatility clustering
- Models for volatility prediction: ARCH, GARCH, T-GARCH, E-GARCH
- State Space Models and Kalman Filters
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Paolo Chirico, Lezioni di Statistica Economica, Giappichelli Editore
Paolo Chirico, Modelli strutturali e Filtri di Kalman per serie storiche univariate - Teoria ed applicazioni con Gretl
Riccardo "Jack" Lucchetti, Appunti di analisi delle serie storiche
Paolo Chirico, Lezioni di Statistica Economica, Giappichelli Editore
Paolo Chirico, Modelli strutturali e Filtri di Kalman per serie storiche univariate - Teoria ed applicazioni con Gretl
Riccardo "Jack" Lucchetti, Appunti di analisi delle serie storiche
- Oggetto:
Note
E’ essenziale aver superato l’esame di statistica.
The exam of Statistics should have been successfully performed.
- Oggetto:
