SERIE STORICHE E PREVISIONI STATISTICHE

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi L'obiettivo formativo primario del corso è l'apprendimento dei principali metodi di analisi di fenomeni variabili nel tempo con riguardo alla descrizione delle principali caratteristiche e alla previsione del comportamento futuro. Conoscenza e capacità di comprensione. Lo studente conoscerà i fondamenti dell'analisi di serie temporali (concetti di stazionarietà, autocorrelazione, modelli rappresentativi) e i principali metodi di stima sulla base di dati reali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Gli studenti saranno in grado di formalizzare l'analisi delle caratteristiche di serie temporali attraverso indici statistici, e di effettuare praticamente la stima di tali indice su serie reali e alcuni tipi di previsione adoperando software adeguato. Autonomia di giudizio. Gli studenti sviluppano capacità critiche applicando metodologie alternative agli stessi insiemi di dati, e imparano a interpretare criticamente i risultati. Abilità comunicativa. Gli studenti apprendono il linguaggio specifico tecnico-scientifico della disciplina e imparano a comunicarlo attraverso la discussione di esempi pratici. Capacità di apprendimento. Gli studenti sviluppano le competenze necessarie per tener conto in modo autonomo e statisticamente corretto della dimensione temporale nelle analisi che affronteranno negli studi successivi e nel loro percorso professionale.

Canale 1
ROBERTO ZELLI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Studio dei fenomeni che variano nel tempo 1. Caratteristiche delle serie temporali 2. Rappresentazioni grafiche 3. Analisi delle componenti di una serie storica 4. Il concetto di previsione Inquadramento probabilistico dell’analisi delle serie storiche 1. Cenni sui processi stocastici 2. Alcune proprietà dei processi stocastici 3. La scomposizione di Wold 4. Processi ARMA Modelli ARMA 1. Identificazione di un modello ARMA: la procedura di Box e Jenkins 2. Previsioni con modelli ARMA 3. La funzione di risposta ad impulso Trend deterministici e trend stocastici 1. Non stazionarietà 2. Stazionarietà attorno a un trend deterministico o nelle differenze 3. Modelli ARIMA 4. Test di radici unitarie 5. La previsione con modelli ARIMA Stagionalità 1. Il trattamento della stagionalità 2. Modelli ARIMA stagionali 3. La famiglia X-11 e TRAMO-SEATS: cenni. Le previsioni: un approfondimento 1. Tipologie di previsioni 2. Metodi statistici di previsione 3. L’utilizzo del machine learning per la previsione 4. Valutazione delle previsioni
Prerequisiti
Per affrontare i contenuti dell’insegnamento è consigliato possedere le nozioni di base dell'Analisi matematica, della Probabilità (in particolare: variabili aleatorie, distribuzioni di probabilità, momenti, convergenza di successioni di variabili aleatorie) e dell'inferenza statistica. E' consigliato anche avere conoscenze di Economia e Statistica Economica.
Testi di riferimento
Francesco Battaglia, “Metodi di previsione statistica”, Springer, 2007. Riccardo Jack Lucchetti, “Appunti di analisi di serie storiche”, dispense ad uso didattico, 2015. Suggeriti per specifici argomenti: T. Di Fonzo e F. Lisi, “Serie storiche economiche”, Carocci Editore, 2005. J. Hamilton, “Econometria delle serie storiche”, Monduzzi Editore, 1995.
Frequenza
Frequenza: facoltativa Descrizione La frequenza del corso è fortemente consigliata. In caso di impossibilità a seguire le lezioni, si consiglia di contattare il docente.
Modalità di esame
Modalità di valutazione Per superare l’esame gli studenti svolgono: (a) una prova scritta finale (durata: 2 ore circa) in cui è necessario svolgere esercizi sui temi del corso; (b) una prova orale. L'accesso alla prova orale è consentito solo dopo aver superato la prova scritta.
Modalità di erogazione
Modalità: tradizionale Descrizione Le lezioni frontali (a meno di emergenze sanitarie) prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici, applicazioni a modelli notevoli e risoluzione di esercizi.
  • Codice insegnamento1035111
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoStatistica gestionale
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno3º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9
  • Ambito disciplinareStatistico, statistico applicato, demografico