Il corso, di 6 crediti, verte sull'analisi delle serie storiche, sia nel cosiddetto approccio classico, sia in quello cosiddetto moderno.
Per quanto riguarda l'approccio classico, viene descritto ed analizzato criticamente il modello di composizione,in particolare nella versione moltiplicativa. Per quanto riguarda l'approccio moderno, si analizzano i processi stocastici stazionari, con particolare attenzione ai processi MA, AR, ARMA, ARIMA e ARCH, esaminati alla luce di esempi ed esercizi.
Nel corso delle lezioni e degli esercizi vengono citati testi di riferimento. Tuttavia, le lezioni si basano eslusivamente su appunti preparati dal docente e distribuiti agli studenti.
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di fornire agli studenti gli elementi di base dell'analisi delle serie storiche nel campo finanziario, sia negli aspetti teorico-metodologici, che in quelli applicati per metterli in grado di effettuare analisi e previsioni.
Prerequisiti
Per una efficace comprensione delle questioni trattate, la padronanza della Statistica, sia descrittiva che inferenziale, e solide conoscenze di macro e micro economia sono indispensabili.
Metodi Didattici
Il corso viene svolto attraverso lezioni frontali, con presentazione e discussione del materiale didattico preparato dal docente e utilizzazione di esempi ed esercizi. Inoltre, viene attuato un costante contatto docente-discenti attraverso internet in modo da attivare una continua discussione e presentazione di materiale didattico.
Altre Informazioni
Per le caratteristiche del corso, la frequenza alle lezioni è fortemente raccomandata.
Modalità di verifica apprendimento
La verifica finale verte su un esame orale nel quale lo studente viene richiesto di illustrare, facendo ricorso a formule, esempi ed eventuali esercizi ad hoc il livello dell'apprendimento raggiunto.
Programma del corso
Il programma esteso del corso è il seguente.
Modello di composizione, addittivo, moltiplicativo e misto, con particolare riferimento al modello moltiplicativo. Individuazione delle componenti trend, ciclo, stagionalità e residuo erratico. Determinazione analitica del trend-ciclo mediante polinomiali complete del primo e del secondo ordine,con stime di minimi quadrati ordinari (OLS) dei parametri delle funzioni scelte. Identificazione del trend-ciclo e smussamento delle serie mediante medie mobili centrate. Indici di stagionalità e identificazione delle serie destagionalizzate. Esercizi con Excel su serie di dati finaziari. Modello di smussamnto esponenziale semplice. Modello di smussamento esponenziale di Holt-Winters. Processi stocastici stazionari e debolmente stazionari. Valore atteso, varianza, autocovarianza e autocorrelazione. Correlogrammi. Teorema di Wold. Identificabilità ed ergodicità. Processi stocastici a Media Mobile di ordine q, MA(q), processi Autoregressivi di ordine p, AR(p), processi Autoregressivi a Media Mobile, ARMA(p,q), processi Autoregressivi a Media Mobile Integrati, ARIMA(p,d,q), processi Autoregressivi, Condizionati, Eteroschedastici, ARCH(1) Lineari.