Analisi di serie storiche: adattamento e verifica di modelli stazionari

Per comprendere appieno il comportamento di un fenomeno, ed eventualmente creare stime meditate riguardo al suo sviluppo nel futuro, nel campo dell'inferenza statistica sono state teorizzate una grande quantità di tecniche che permettano la modellizzazione di svariati processi. In questa trattazione queste procedure sono spiegate ed applicate nell'ambito dell'analisi delle serie temporali e in particolare nell'ambito dei fenomeni finanziari, ma è la loro versatilità a rendere questo tipo di analisi incredibilmente efficace. Nel primo capitolo verranno esposti i concetti teorici fondamentali per comprendere le serie storiche come la stazionarietà e i principali modelli stazionari. Nel secondo capitolo verranno invece descritte le procedure necessarie per poter modellizzare correttamente un fenomeno partendo da osservazioni nel tempo dello stesso, dimostrando la loro correttezza grazie all'utilizzo di serie storiche generate ad hoc. Nell'ultimo capitolo verranno infine applicati questi metodi a casi reali al fine di esporre gli accorgimenti e i ragionamenti necessari per poter passare dalla teoria alla pratica. Nel corso di questa dissertazione verranno utilizzati i software MATLAB, per la generazione di serie storiche a fine dimostrativo, e SAS, per l'analisi di queste serie tramite procedure e test integrati sulla piattaforma.