CLEC/M

Lingua Insegnamento:

Italiano
Testi di riferimento:

Appunti del corso
Dispense dell’uso del sofware R per le serie storiche.
Testo di riferimento: Box G.E.P., Jenkins G.M, Reinsel G.C. (2008) Time series analysis: forecasting and control, Wiley fourth ed.
Obiettivi formativi:

Obiettivo del corso è fornire agli studenti gli strumenti avanzati per studiare in maniera approfondita serie storiche economiche e finanziarie. Gli aspetti metodologici, quali la non stazionarietà, la non linearità, la volatilità e la previsione, sono presentati accompagnati da applicazioni empiriche, con l’ausilio del software R open source.
In particolare, tali obiettivi formativi sono associabili ai seguenti risultati di apprendimento attesi:
a) Conoscenza e capacità di comprensione: Al termine del corso gli studenti conseguono le conoscenze statistiche utili per analizzare in maniera approfondita serie storiche economiche e finanziarie. Nello specifico verranno affrontati tematiche relative alla stima e alla previsione di serie univariate e bivariate. La presenza di esercitazioni e casi studi durante il corso, permetteranno di dare una visione empirica di casi reali. Le tematiche affrontate saranno tutte supportate da applicazioni con il software R.
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Obiettivo del corso è di sviluppare la capacità critica nell’analisi empirica, attraverso l’applicazione degli strumenti statistici allo studio di fenomeni reali. L’uso del programma R consentirà inoltre allo studente di estendere e adattare le sue conoscenze in diversi contesti analitici e applicativi.
Prerequisiti:

Il corso prevede le conoscenze della Statistica di base e una introduzione sulle serie storiche.
Metodi didattici:

Lezioni orali, con esercitazioni pratiche, attraverso l’uso del software R.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

a) Conoscenza e capacità di comprensione: la verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata attraverso una prova d’esame in forma orale. Questa riguarderà tutto il programma del corso, sia nei suoi aspetti teorici che pratici, anche attraverso elaborazioni eseguite con il software R.
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: La prova d’esame permetterà di verificare la capacità dello studente di risolvere e affrontare analisi di dati reali, sia in termini di calcolo che di elaborazioni R.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:
Altre Informazioni:

email:s.andreano@unimercatorum.it
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Richiami dei modelli ARMA; La non stazionarietà e i modelli ARIMA; I modelli multivariati e la cointegrazione; I modelli ARCH e i modelli non lineari; La previsione Il software R e sue applicazioni alle serie storiche.

1. Richiami sui modelli autoregressiva a media mobile ARMA
2. Introduzione all’approccio di Box-Jenkin
3. L’analisi della non stazionarietà e introduzione ai test unit roots
4. Stima dei modelli ARIMA
5. Applicazione di diversi test di specificazione e bontà
6. Previsione
7. Modelli bivariati e la cointegrazione
8. La volatilità e i modelli ARCH nelle serie finanziarie
9. I modelli non lineari
10. Uso di diversi pacchetti del software R