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Modelli parametrici non-lineari e reti neurali artificiali per l'analisi delle serie storiche finanziarie

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tecniche esposte nei precedenti capitoli. A tal fine verranno analizza- te 10 serie storiche rappresentative delle principali variabili economico- finanziarie (tassi di cambio, indici azionari, materie prime, etc...) e la nostra discussione riguardera` principalmente l’analisi comparata tra le performance ottenute dai diversi modelli parametrici e non, tanto per i rendimenti come per la volatilita` e sia in termini di capacita` di adatta- mento in-sample che di previsione ex-post. Avviandoci alla conclusione di questa introduzione, va pero` sottoli- neato come la scelta effettuata di escludere i modelli lineari dalla pre- sente trattazione, non deve indurre a ritenere che tale classe di modelli sia ormai del tutto superata; anzi, essa gioca tuttora un ruolo impor- tante almeno per due ragioni: la prima e` che, soprattutto per finalita` esplicative piuttosto che previsive, i modelli lineari hanno una maggiore semplicita` di utilizzo, la seconda e` che la stima di un modello lineare richiede tempi di calcolo notevolmente piu` brevi (specie in confronto a tecniche piu` sofisticate come le reti neurali) e cio` naturalmente li rende preferibili per tutte quelle applicazioni dove la pronta disponibilita`diun risultato sia la priorita`. Lasciando per ora irrisolta la domanda che fa da titolo a questo pa- ragrafo e prima di entrare nel vivo della tesi, ci sembra di qualche utilita` presentare sotto forma di tabella una veloce rassegna (Galati & Taglia- vini, 1999) su alcune indagini condotte in merito alla natura delle serie storiche finanziarie, che suffragano quasi sempre l’ipotesi che la non- linearita` sia una regolarita` empirica riscontrabile spesso in tali serie. Ad analoghe conclusioni giunge anche un’altra ampia ed interessante disa- mina condotta dai gia` citati Franses and Van Dijk (2000), autori di una delle piu` complete monografie sulla materia. 3
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Modelli parametrici non-lineari e reti neurali artificiali per l'analisi delle serie storiche finanziarie

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Informazioni tesi

  Autore: Costantino Cerbo
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia Aziendale
  Relatore: Michele La Rocca
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 201

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Parole chiave

econometria
reti neurali
serie storiche
reti neurali artificiali
modelli garch
analisi delle serie storiche
serie storiche finanziarie
artificial neural network
statistica economica

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