ANALISI DELLE SERIE STORICHE

Exam updates:

Analisi delle Serie Storiche (IT) & Time Series and Financial Time Series (ENG) -- Info January Exam: 29/01/2024, h 2.30PM, room Acquario (ground floor) – Click here for the Exam Marks!! 

 

Previous exams:

Analisi delle Serie Storiche (IT) -- Info appello di gennaio: 09/01/2024, 10.30AM, Aula Fanfani (5th floor) – Click here for the Exam Marks!! 

Analisi delle Serie Storiche (IT) & Time Series and Financial Time Series (ENG) -- October Exam: 19/10/2023, h 2.00PM, Aula Di Fresco (4th floor) – Click here for the Exam Marks!! 

Analisi delle Serie Storiche (IT) & Time Series and Financial Time Series (ENG) -- September Exam: 13/09/2023, h 11.00PM, Room 4 (Aula 4, ore 11.00) – Traccia esame IT – Click here for the Exam Marks!! 

Analisi delle Serie Storiche (IT) & Time Series and Financial Time Series (ENG) -- July Exam: 14/07/2023, h 2.30PM, Room 4 (Aula 4, ore 14.30) – Traccia esame IT – Click here for the Exam Marks!! 

Analisi delle Serie Storiche (IT) & Time Series and Financial Time Series (ENG) -- June Exam: 14/06/2023, h 2.30PM, Room 4 (Aula 4, ore 14.30) – Traccia esame IT – Click here for the Exam Marks!! 

 

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Il corso Analisi delle Serie Storiche (lingua: IT) inizierà il giorno 20 febbraio 2023.

Il materiale didattico del corso verrà condiviso tramite la piattaforma e-learning di Uniroma1. Nome corso: TSITA-ND

Gli studenti sono invitati ad iscriversi al canale del corso tramite e-learning (TSITA-ND; per la chiave di iscrizione chiedere al docente). Il materiale didattico e gli avvisi verranno condivisi esclusivamente tramite questo canale. 

Modalità di svolgimento delle lezioni: in presenza, secondo l'orario pre-definito. 

Prerequisiti: analisi (derivate, integrali); statistica di base e probabilità (media/varianza, variabili aleatorie, regressione lineare); esperienza con il software statistico R.

Syllabus:

  • Elementi di inferenza statistica: 
    • i problemi inferenziali e il modello statistico;
    • funzione di verosimiglianza / verosimiglianza relativa;
    • MLEs e proprietà;
    • informazione di Fisher osservata/attesa;
    • insiemi di verosimiglianza; intervalli di confidenza;
    • test d'ipotesi
  • Introduzione al concetto di serie storica: definizione ed esempi
  • Statistiche descrittive ed analisi grafica
  • Componenti di trend e di stagionalità
  • Destagionalizzazione
  • La funzione media, varianza, ACF e PACF
  • Principali proprietà dei processi: stazionarietà, ergodicità ed invertibilità
  • Operatore Lag
  • Mean models: AR(p), MA(q), ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q), SARIMA e proprietà
  • Test di radice unitaria (AR, ARMA)
  • Procedura Box & Jenkins (scelta del modello) + AIC/BIC
  • Dati finanziari: fatti stilizzati
  • Volatility models: ARCH, GARCH e proprietà
  • ARCH tests, Normality tests
  • Stima dei parametri
  • Forecasting

Durante tutto il corso si farà uso del software R.
 

Bibliografia di riferimento

 

Gli esami si baseranno su una modalità combinata di:

  • Assignments in itinere da consegnare durante il corso (questi verranno caricati sulla piattaforma e-learning). I dettagli verranno forniti durante il corso. 
  • Prova scritta con domande teoriche ed esercizi relativi agli argomenti affrontati durante il corso. Esempi si possono trovare nei manuali consigliati (e.g., Capitolo 5 in Di Fonzo, Lisi). 

Entrambe le parti sono obbligatorie.

Il calendario degli esami è disponibile al seguente link: Catalogo corsi di studio – Analisi delle serie storiche

 

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