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Dispense

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4.2. MODELLI ARIMA 199<br />

Quando j j < 1, E [X0] = 0, V ar [X0] = 2<br />

2 , la soluzione risulta un processo stazionario<br />

1<br />

in senso lato, ed anche in senso stretto se X0 è gaussiana. Il coe¢ ciente di autocorrelazione<br />

decade esponenzialmente:<br />

(n) = n :<br />

Osservazione 64 Anche se una formula generale per (n) non è così semplice per un<br />

generico AR(p), il decadimento esponenziale continua ad essere vero.<br />

Il modello precedente non contiene intercetta ed è adatto a descrivere situazioni a media<br />

nulla. Per descrivere casi a media non nulla si può considerare la seguente generalizzazione.<br />

Si può pensare che, se Xt è il processo che ci interessa, e è la sua media (ipotizzata per<br />

semplicità costante), allora (Xt ) è un processo a media nulla e per esso consideriamo il<br />

modello AR(p) introdotto sopra<br />

Allora Xt soddisfa<br />

(Xt ) = 1 (Xt 1 ) + ::: + p (Xt p ) + "t:<br />

Xt = 1Xt 1 + ::: + pXt p + "t + ( 1 ::: p )<br />

= 1Xt 1 + ::: + pXt p + b + "t<br />

cioè un modello di tipo AR(p) ma con intercetta<br />

4.2.2 Esempi particolari<br />

b = ( 1 ::: p ) :<br />

Nella sezione di esercizi sulle serie storiche, esamineremo situazioni concrete di carattere<br />

economico-sociale-gestionale. Le serie storiche considerate in tale ambito sono spesso le serie<br />

dei valori mensili di una grandezza economica, ed hanno a volte un carattere stagionale, cioè<br />

risultano maggiori sempre nelle stesse stagioni, di anno in anno. I modelli AR catturano<br />

alcune caratteristiche di queste serie e forniscono, come vedremo in quella sezione, un buon<br />

strumento per fare previsioni.<br />

In vista di tali applicazioni, segnaliamo tre casi che spesso danno buoni risultati e ci fanno<br />

capire perché viene in mente di usare i modelli ricorsivi AR per descrivere serie storiche.<br />

Il primo è semplicemente il caso AR(1), già illustrato precedentemente, magari però con<br />

intercetta per avere maggior ‡essibilità:<br />

Xn = Xn 1 + b + "n:<br />

Abbiamo già visto che per b = 0 ed j j < 1 c’è una soluzione stazionaria. Per altri valori<br />

di e b si possono però avere comportamenti diversi, quindi il modello può essere usato per<br />

descrivere altre situazioni.<br />

Esempio 84 Ad esempio, si pensi al caso<br />

Xn = Xn 1 + b + "n:

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