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

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Multiple X-Y Plot t Variables barili DIFF(FORar2 0 30 60 90 120 150 0 1 2 3 4 Come si può notare, il salto di qualità rispetto al precedente modello è rilevante, in quanto l’andamento delle previsioni si adatta in modo eccellente; però sorge un problema nella modellizzazione: più o meno al t=100, il modello non riesce più a contenere le variabili esterne e segue un andamento sfasato rispetto all’analisi preliminare; Per questo motivo ho riavviato la procedura utilizzando degli accorgimenti che mi hanno permesso di contenere queste perturbazioni e di ottenere il risultato sperato: Forecasting - barili Analysis Summary Data variable: barili Number of observations = 101 Start index = 1,0 Sampling interval = 1,0 Forecast Summary ---------------- Forecast model selected: ARIMA(4,0,2) + 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) 1,21416 0,691695 1,75534 0,082426 AR(2) -0,140994 1,11031 -0,126986 0,899220 AR(3) -0,146337 0,49692 -0,294488 0,769028 AR(4) -0,132467 0,0891259 -1,48629 0,140514 MA(1) 0,591549 0,68527 0,863235 0,390183 MA(2) 0,299352 0,650254 0,460362 0,646308 DIFF(PREDbe1) 0,20426 0,0890786 2,29303 0,024052 ---------------------------------------------------------------------------- Backforecasting: yes Estimated white noise variance = 0,00495321 with 95 degrees of freedom Estimated white noise standard deviation = 0,0703791 Number of iterations: 17
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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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