Time series analysis for economic and financial data

Academic Year 2025/2026 - Docente: Luca SCAFFIDI DOMIANELLO

Risultati di apprendimento attesi

Il corso tratterà i modelli statistici utilizzati nell'analizzare le serie storiche economiche e/o finanziarie. Particolare enfasi sarà data all'implementazione dei modelli statistici in R. Gli studenti saranno in grado di utilizzare i modelli statistici adeguati per analizzare le serie storiche economiche e/o finanziarie.

Course Structure

didattica frontale

Required Prerequisites

Conoscenze di base in Statistica, Econometria a Algebra Matriciale

Attendance of Lessons

In presenza

Detailed Course Content

Probabilità: esperimento casuale; spazio campionario; eventi; spazio degli eventi; probabilità; probabilità condizionata;

Variabili casuali: definizione di variabile casuale; variabili casuali continue e discrete; funzione di densità di probabilità; funzione di ripartizione; variabili casuali bivariate; valore atteso di una variabile casuale: media, varianza; valore atteso condizionato; legge dei valori attesi iterati.

Analisi dei rendimenti: rumore bianco; processi ARMA; funzione di autocorrelazione; funzione di autocorrelazione parziale; identificazione del modello; stima e previsione.

Analisi della volatilità: regolarità empiriche, modelli ARCH, GARCH, GJR-GARCH, EGARCH, stima e previsione.

Modelli soggetti a cambiamento di regime: Catene di Markov; stima di massima verosimiglianza (cenni)

Modelli per la volatilità multivariati: Modelli per la covarianza e le correlazioni, VEC, BEKK, DCC, stima e previsione (cenni)

Textbook Information

Giampiero M. Gallo, Barbara Pacini "Metodi quantitativi per i mercati finanziari", Carocci Editore (2002).

Ruey S. Tsay, "Analysis of Financial Time Series", Wiley & Sons Inc, (2010).

James D. Hamilton, "Time Series Analysis", Princeton University Press (1994).

Course Planning

	Subjects	Text References
1	Statistica di base	Testo 1) cap. 3
2	Analisi dei prezzi	Testo 1) cap. 5
3	Analisi dei rendimenti	Testo 1) cap. 6
4	Analisi della volatilità	Testo 1) cap. 7
5	Modelli con cambiamenti di regime	Testo 3) cap. 22
6	Modelli per la volatilità multivariati	Testo 2) cap. 10

Learning Assessment

Learning Assessment Procedures

Esame scritto e orale. L'esame orale consiste nella presentazione di un project work relativo all'analisi su dati reali usando i modelli statistici trattati all'interno del corso e l'ausilio del software statistico R.

Examples of frequently asked questions and / or exercises

Illustri le regolarità empiriche che caratterizzano i rendimenti finanziari

Descriva l'andamento dell'ACF di un processo AR(1)

Illustri la Curva d'Impatto delle innovazioni di un GJR-GARCH

ENGLISH VERSION

Degree Course in

Data Science