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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE
Insegnamento
SERIE STORICHE (Ult. numero di matricola dispari)
SCP4063789, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2015/16

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE
SC2094, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
Dispari
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese TIME SERIES
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2017/laurea_statisticatecnologiescienze
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile TOMMASO DI FONZO SECS-S/03

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCP4063789 SERIE STORICHE (Ult. numero di matricola dispari) TOMMASO DI FONZO SC2095

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Statistico, statistico applicato, demografico SECS-S/03 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 2.0 16 34.0
LEZIONE 7.0 48 127.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
8 Commissione a.a.2019/20 (matr.pari) 01/10/2019 30/09/2020 BISAGLIA LUISA (Presidente)
BERNARDI MAURO (Membro Effettivo)
CAPORIN MASSIMILIANO (Membro Effettivo)
LISI FRANCESCO (Membro Effettivo)
7 Commissione a.a.2019/20 (matr.dispari) 01/10/2019 30/09/2020 BERNARDI MAURO (Presidente)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
CAPORIN MASSIMILIANO (Membro Effettivo)
SILAN MARGHERITA (Membro Effettivo)
6 Commissione a.a.2018/19 (matr.pari) 01/10/2018 30/09/2019 BISAGLIA LUISA (Presidente)
DI FONZO TOMMASO (Membro Effettivo)
LISI FRANCESCO (Membro Effettivo)
5 Commissione a.a.2018/19 (matr.dispari) 01/10/2018 30/09/2019 DI FONZO TOMMASO (Presidente)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
LISI FRANCESCO (Membro Effettivo)
4 Commissione a.a.2017/18 (matr.pari) 01/10/2017 30/09/2018 BISAGLIA LUISA (Presidente)
DI FONZO TOMMASO (Membro Effettivo)
LISI FRANCESCO (Membro Effettivo)
3 Commissione a.a.2017/18 (matr.dispari) 01/10/2017 30/09/2018 DI FONZO TOMMASO (Presidente)
BISAGLIA LUISA (Membro Effettivo)
LISI FRANCESCO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Statistica I, Modelli I
Conoscenze e abilita' da acquisire: Lo scopo del corso è di introdurre gli studenti alla comprensione delle principali caratteristiche delle serie storiche e di guidarli alla costruzione e all'uso di semplici modelli per questo tipo di dati.
Modalita' di esame: L'esame consiste di una prova pratica e di una prova scritta. La prova pratica consiste nell'analisi di una o più serie storiche in laboratorio. La prova scritta consiste di esercizi e domande.
Una eventuale prova orale è a discrezione del docente.
Criteri di valutazione: Tramite le due prove in cui si articola l'esame si valuteranno la comprensione degli argomenti trattati nel corso e la capacità di analizzare serie reali.
Contenuti: 1. Presentazione e discussione delle principali caratteristiche di serie storiche principalmente attraverso analisi esplorative di esempi reali.

2. Le componenti delle serie storiche: trend, ciclo, stagionalità e componente accidentale. Identificazione, stima mediante funzioni matematiche, analisi ed interpretazione delle componenti.

3. Destagionalizzazione: procedure di destagionalizzazione basate su medie mobili e modelli di regressione.

4. Processi stocastici, concetti di base:
- processi stocastici
- stazionarietà, invertibilità
- media, autocovarianza, autocorrelazione

5. Modelli lineari stazionari:
- processi autoregressivi a media mobile, ARMA(p,q)
- procedura di Box-Jenkins (identificazione, stima, analisi dei residui)
- criteri di informazione automatica per la selezione del modello (AIC, BIC, HIC)

6. Modelli non stazionari e stagionali:
- non stationarietà in media: trend deterministici e stocastici
- processi a radici unitarie ARIMA(p,d,q)
- test per radici unitarie
- processi stagionali SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)

7. Previsione:
- criterio dell'errore quadratico medio di previsione
- calcolo delle previsioni per modelli ARMA e ARIMA
- valutazione della bontà di previsione
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso verrà erogato per mezzo di lezioni frontali e lezioni in aula didattica dove verranno illustrate, su insiemi di dati (serie storiche) reali, le tecniche descritte a lezione. La frequenza alle lezioni, seppure non obbligatoria, è vivamente consigliata.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Slide messe a disposizione dal docente
Testi di riferimento:
  • Di Fonzo T., Lisi F., Serie storiche economiche: analisi statistiche e applicazioni. Roma: Carocci, 2005. Cerca nel catalogo