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Le strategie energetiche degli U.S.A.: risorse, innovazioni tecnologiche e prospettive future

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Nel nostro caso possono avere un ruolo non marginale i costi di produzione troppo elevati nella fase conclusiva dell’estrazione. Ma proseguendo su questa strada, poiché l’analisi dà risultati molto soddisfacenti, ho cercato di utilizzare procedure più complesse ma estremamente più efficaci per controllare anche la componente residuale in forma autoregressiva. Attraverso una procedura simile alla precedente che utilizza un modello detto “ARIMA”, si è potuto andare ben oltre il modello prima visto: Forecasting - cum Analysis Summary Data variable: cum Number of observations = 101 Start index = 1,0 Sampling interval = 1,0 Forecast Summary ---------------- Forecast model selected: ARIMA(2,0,1) + 1 regressor Number of forecasts generated: 40 Number of periods withheld for validation: 0 ARIMA Model Summary Parameter Estimate Stnd. Error t P-value ---------------------------------------------------------------------------- AR(1) 1,72224 0,0424705 40,5516 0,000000 AR(2) -0,882847 0,0225236 -39,1965 0,000000 MA(1) 0,138997 0,108623 1,27964 0,203695 PREDbe1 0,159537 0,0205186 7,77524 0,000000 ---------------------------------------------------------------------------- Backforecasting: yes Estimated white noise variance = 0,00462993 with 98 degrees of freedom Estimated white noise standard deviation = 0,0680436 Number of iterations: 23 Come nelle precedenti procedure, prima di arrivare al risultato finale, è importante vedere come i modelli utilizzati e la procedura avviata si siano adattati, dunque bisogna capire prima di tutto la riuscita dell’analisi. I quattro grafici successivi indicano in sequenza che: • Le estrazioni cumulate seguono in modo preciso il modello; • L’analisi dei residui è compresa tra limiti accettabili che indicano l’ottimo assorbimento delle componenti di disturbo; • La struttura dell’autocorrelazione e dell’autocorrelazione parziali prese singolarmente (a differenza delle precedenti analisi) risultano compresi nei limiti e indicano la riuscita del modello.
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Le strategie energetiche degli U.S.A.: risorse, innovazioni tecnologiche e prospettive future

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Informazioni tesi

  Autore: Fabio Morreale
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi di Padova
  Facoltà: Scienze Economiche e Aziendali
  Corso: Scienze economiche
  Relatore: Renato Guseo
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 94

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