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Coronavirus: aggiornamenti per la comunità universitaria / Coronavirus: updates for UniTo Community
Oggetto:
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Serie temporali

Oggetto:

Time series

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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
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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

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Attività di supporto

Modalità d'insegnamento: Lezioni in aula con esercitazioni in aula multimediale.


Teaching methods: Lectures and exercises.

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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.

 

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Ultimo aggiornamento: 04/06/2014 14:18
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