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Analisi delle serie storiche

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Time Series Analysis

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Anno accademico 2018/2019

Codice dell'attività didattica
ECM0120
Docente
Alessandra Canepa (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
Anno
1° anno
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SECS-P/05 - econometria
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano e Inglese
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti
Buon background di Econometria. Assume la conoscenza di analisi di regressione per dati cross-section.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Gli studenti apprenderanno i concetti principali della teoria e dei metodi di analisi della serie temporale. Inotre gli studenti impareranno ad usare modelli econometrici utili all’analisi di serie storiche e finanziarie che sono usati comunemente nella ricerca empirica.

Gli studenti impareranno a comprendere le differenze tra altri tipi di dati  e le serie temporali, e i problemi econometrici specifici, che si verificano quando si lavora con le serie storiche.

Students should become skillful in analysis and modelling of stochastic processes of ARMA (p, d, q) models, get acquainted with co-integration and error correction models, autoregressive models with distributed lags, understand their application in economics. Considered methods and models should be mastered by practice using real economic data and modern economic software Econometric views and STATA.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine del corso lo studente avra' acquisito: 

-dimestichezza con i concetti di base nell'analisi delle serie temporali
-dimestichezza con modelli dinamici
-dimestichezza con modelli utili per  analizzare serie temporali stazionarie e non stazionarie
-dimestichezza  con modelli di ARCH e GARCH utilizzati frequentemente in econometria finanziaria
-dimestichezza con  problemi che sorgono quando si considerano serie con radici unitarie
-esperienza pratica di stima di serie temporali e problemi di previsione

-capacita’ di valutare in modo critico i modelli di serie temporali e scegliere il migliore approcio di modellazione
-capacità di trasmettere aspetti pertinenti della modellizazione e dei risultati della ricerca ad esempio nel ruolo di consulente statistico
-una buona base per ulteriori studi e la capacità di intraprendere nuovi sviluppi nel settore.

 

 

By the end of the course the student will have reach the follwoing goals:

- knowledge of basic concepts in time series analysis
- knowledge of time series regression
- knowledge of modelling of stationary and nonstationary time series
- knowledge of frequently used volatility models
- an understanding of problems arising when analyzing unit root processes
- the abilty to apply the knowledge on real world time series and forecast problems
- the ability to critically review and evaluate time series models and choose the best modelling
approach
- an understanding of the use of time series models for forecasting and the limitations of the
methods
- the ability to convey relevant aspects of modelling issues and results, for example in the role of
statistical consultant
- a good foundation for further studies and the ability to take in new developments in the field.

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Modalità di insegnamento

Lezioni frontali e laboratori. 

Sono previste anche alcune lezioni dedicate a svolgere esercizi tipo esame.

Lectures and seminars in labs.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame finale consiste in una prova scritta. Maggiori nformazioni circa le modalita` dell'esame saranno specificate all'inizio del corso. Non c'e' differenza per quanto riguarda il programma per studenti frequentanti e non, comnunque la frequenza alle lezioni e le altre attivita` e' fortementente consigliata. 

The assessment for the course will be a written examination. More information about the exam format will be given at the beginning of the course. There is no distinction with respect to the coourse syllabus between students attending the lectures and student that do not attend the lectures. Please note that attending the lectures is stronlgy advise.

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Programma

Modelli ARDL(p,q), modelli di cointegrazione, modelli VAR, modelli per dati finanziari come ad esempio ARCH e GARCH.  

ARDL models, cointegration, VAR models and models for financial data such as ARCH and GARCH type. 

Testi consigliati e bibliografia

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PRINCIPI DI ECONOMETRIA di R.C. Hill, W.E. Griffiths, G.C. Lim, Zanichelli.

Introductory Econometrics for Finance, Chris Brook, Cambridge.



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Ultimo aggiornamento: 24/02/2019 15:34
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