The analysis of time series enables the study of the temporal evolution of dynamic phenomena, identifying models that describe trends and provide reliable forecasts. This thesis examines models accounting for linear dependencies (AR, MA, ARMA) and nonlinear dependencies (ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH), with a particular focus on the latter, which are widely applied in financial time series. The final chapter presents a case study where these models are applied to analyze and compare financial data.
L’analisi delle serie storiche consente di studiare l’evoluzione temporale di fenomeni dinamici, identificando modelli utili per descrivere l’andamento e fornire previsioni. Questa tesi analizza modelli di dipendenza lineare (AR, MA, ARMA) e non lineare (ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH), con particolare attenzione a questi ultimi, largamente applicati alle serie finanziarie. L’ultimo capitolo presenta un caso studio pratico che impiega tali modelli per analizzare e confrontare dati finanziari.
Analisi di serie storiche: studio dei prezzi all'ingrosso dell'energia elettrica in Italia
DI GREGORIO, ALESSIA
2023/2024
Abstract
The analysis of time series enables the study of the temporal evolution of dynamic phenomena, identifying models that describe trends and provide reliable forecasts. This thesis examines models accounting for linear dependencies (AR, MA, ARMA) and nonlinear dependencies (ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH), with a particular focus on the latter, which are widely applied in financial time series. The final chapter presents a case study where these models are applied to analyze and compare financial data.File | Dimensione | Formato | |
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DiGregorio_Alessia_ 545284.pdf
embargo fino al 27/02/2026
Descrizione: Tesi di Laurea Magistrale in Matematica
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https://hdl.handle.net/20.500.14239/28558