85004 - STATISTICAL TOOLS FOR FORECASTING

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso fornisce gli strumenti per apprendere le tecniche statistiche più utili per la previsione (forecasting). Tali tecniche comprendono modelli esplicativi che impiegano la regressione lineare e modelli di analisi delle serie storiche (time series). Al termine del corso lo studente è in grado di selezionare la tecnica di forecasting più adatta alla natura del problema da analizzare e dei dati (demografici, economici, sociali) disponibili.

Programma/Contenuti

- Serie storiche reali. Esempi e caratterizzazione.

- Processi stocastici. Definizione e caratterizzazione. Operatori ritardo e differenza. Stazionarietà in senso forte e in senso debole. Invertibilità ed ergodicità. Processi lineari e il Teorema di Wold. Le funzioni di autocovarianza e di autocorrelazione globale e parziale.

- Modelli per serie storiche. Definizione e caratterizzazione dei seguenti processi: white noise, media mobile di ordine q (MA(q)), autoregressivi di ordine p (AR(p)), autoregressivi a media mobile ARMA(p,q). Stagionalità e trend: i processi non stazionari omogenei lineari (ARIMA(p,d,q)).

- Previsione. Valore atteso condizionato ed errore di previsione. Esempi su processi ARMA.

- Analisi di una serie storica reale. La procedura di Box e Jenkins: analisi preliminare, identificazione del modello, validazione del modello, previsione.

 

 

Testi/Bibliografia

M. Box-Steffensmeier, John R. Freeman, Matthew P. Hitt, Jon C. W. Pevehouse (2014). Time Series Analysis for the Social Sciences. Cambridge University Press. Book DOI: http://http//dx.doi.org/10.1017/CBO9781139025287

Brockwell P.J. and Davis R.A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer

Metodi didattici

Lezioni frontali, esercizi in aula, laboratorio su R.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento consisterà in un esame scritto composto da domande di teoria (su processi stocastici e modelli per serie storiche) e domande pratiche (sull'analisi di una serie storica reale). Durante il corso, test periodici saranno offerti per valutare l'efficacia dell'apprendimento in itinere.

Strumenti a supporto della didattica

Oltre ai testi indicati, appunti, schemi riassuntivi ed eventuali paper saranno messi a disposizione dal docente su Alm@DL all'indirizzo http://http//campus.unibo.it/cgi/lista?annoAccademico=2017&codiceScuola=843901&codiceCorso=8782&codMateria=85004-422985&nav=i#top_documents

Link ad altre eventuali informazioni

http://campus.unibo.it/cgi/lista?annoAccademico=2017&codiceScuola=843901&codiceCorso=8782&codMateria=85004-422985&nav=i#top_documents

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Matteo Farnè