Serie storiche

Stimiamo un modello autoregressivo che ha il valore corrente
della serie storica d_espresso come variabile dipendente ed i suoi
ritardi tra le esplicative.
• Per decidere quanti ritardi utilizzare, prenderemo in
considerazione principalmente i criteri AIC e BIC e R-quadro
corretto, che combinano il numero dei ritardi nel modello con
il numero di osservazioni su cui questo viene stimato;
• L’utilizzo di questi criteri porta ad un compromesso tra la
parsimonia del modello ed il miglioramento dell’adattamento
ai dati che deriva dall’introduzione di un numero sempre
maggiore di regressori.
Assumiamo che il massimo numero di ritardi che vogliamo
includere nel modello sia pari a 4 (scelta puramente arbitraria). Per
decidere quanti ritardi utilizzare, stimiamo sullo stesso campione
una serie di modelli autoregressivi di quarto, terzo, secondo e
primo ordine.
• Restringiamo il campione facendo iniziare la serie storica
coinvolta nella stima 5 periodi di tempo dopo;
• Se non facessi questa operazione, stimerei i modelli su un
numero di osservazioni che diminuisce all’aumentare dei
ritardi inseriti. Ad esempio, il quarto ritardo della differenza
prima sarà pari alla differenza espressot-4-espressot-5. Questa
variabile è definita solo per le osservazioni che hanno almeno
5 osservazioni precedenti;
• Andiamo su Campione/Imposta intervallo e dichiariamo che
l’inizio del periodo di riferimento deve avvenire 5 periodi più
avanti (il 2006/01/09);
• Vedremo che in fondo alla finestra di gretl verrà mostrato che
il campione attuale è ristretto.
Stimiamo un modello autoregressivo di ordine 4 per la serie
storica d_espresso. Andiamo su Modello/OLS e dichiariamo che la
variabile dipendente è d_espresso. Per inserire i ritardi clicchiamo
5