- Docente: Alessandra Luati
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Alessandra Luati (Modulo 1) Fedele Pasquale Greco (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Rimini
- Corso: Laurea in Finanza e assicurazioni (cod. 0001)
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso ha il duplice obiettivo di fornire gli strumenti teorici e tecnici per potere affrontare corsi avanzati di analisi di serie storiche ed effettuare analisi di dati reali in modo critico.
Contenuti
Introduzione. Definizione di serie storica. Processi stocastici: definizione, caratterizzazione (teorema di Kolmogorov) e proprietà: stazionarietà, invertibilità, ergodicità. Esempi: processi white noise, iid, gaussiano. Processi lineari e teorema di Wold. Operatore ritardo, operatore differenza e proprietà. Polinomi nell'operatore ritardo. Rappresentazione AutoRegressiva (AR) di ordine infinito e Media Mobile (MA) di ordine infinito di processi stocastici lineari. Funzioni di autocovarianza e autocorrelazione globale e parziale; cenni di analisi spettrale.
Modellistica. Approssimazione finita di processi AR e MA di ordine infinito: processi AR(p), MA(q), ARMA(p,q). Modelli ARIMA(p,d,q) stagionali per processi lineari omogenei non stazionari. Procedura Box-Jenkins per identificazione, stima e verifica di un modello SARIMA e previsioni. Implementazione tramite il software SPSS. Analisi di una serie storica reale.
Scomposizione di una serie storica.Identificazione e stima delle componenti tendenza-ciclo, stagionalità, componente irregolare. Modelli deterministici e stocastici. Metodi parametrici e non parametrici. Medie mobili e proprietà. Il metodo X11ARIMA/88: fondamenti statistici e scomposizione di serie reali attraverso il software X11ARIMA.
Processi non lineari: introduzione ai modelli ARCH e GARCH.
Testi/Bibliografia
Testo di riferimento:
E.B. DAGUM, Analisi delle serie storiche. Modellistica, previsione e scomposizione. Springer-Verlag Italia, Milano, 2001.
Testi consigliati:
P.J. BROCKWELL, R.A. DAVIS, Time series: theory and methods. Springer-Verlag 1991.
Altri riferimenti:
Gardini A., Cavaliere G., Costa M., Fanelli L., Paruolo P. (2000) Econometria, Vol. I, Franco Angeli.
- capitolo 5, paragrafi 5.1, 5.2
Hamilton J.D. (1994), Time series analysis, Princeton University Press.
- capitolo 6
Cont R. (2001), “Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues”, Quantitative Finance, 1, 223-236.
Metodi didattici
Lezioni in aula ed esercitazioni in laboratorio utilizzando i software SPSS e X11ARIMA.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Prova scritta e di laboratorio, seguita da verifica orale.
Strumenti a supporto della didattica
Appunti che si trovano in versione elettronica nel sito web del docente.
Link ad altre eventuali informazioni
http://www2.stat.unibo.it/luati
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Alessandra Luati
Consulta il sito web di Fedele Pasquale Greco