Statistical and Machine Learning Models for Time Series Analysis

Registro delle lezioni

Anno accademico 2023/2024
Docente Piero Mazzarisi, Giulia Livieri, Stefano Marmi

Lecture

  • 05 Mar 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    Lezione in aula e trasmessa su Teams. Introduzione al corso. Sunspots. Serie temporali fisiologiche. Previsione di serie temporali. Modelli deterministici e stocastici. Scatterplots.

  • 06 Mar 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    Lezione in aula e trasmessa su Teams. Il problema dell'induzione statistica. Eventi estremi. Medie mobili. Medie mobili esponenziali. Previsione. Trend, Livello, Stagionalità. Modello di Holt Winters.

  • 12 Mar 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: strong and weak stationarity, autocorrelation and dependencies, approaches to time series analysis. White noises and random walks. Lag operator Linear models. Wold decomposition theorem. Autoregressive, Moving averages, ARMA processes, partial autocorrelation, invertibility.

  • 13 Mar 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: Autoregressive integrated and fractionally integrated models ARIMA and ARFIMA. Seasonal ARIMA and ARFIMA processes. Examples of fit. Deterministic dynamical systems and observables. Measure preserving transformations and strong stationarity. Ergodicity, weak and strong mixing. Delay map. Takens theorem. Choose of delay embedding dimension. Embedology and reconstruction of attractors from time series.

  • 04 Apr 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: Maximum likelihood estimation. Application to ARMA models. Ordinary Least Squares. Generalized generalized method of moments. Identification. Model averages and shrinking. Box-Jenkins approach

  • 05 Apr 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: model selection in time series analysis. Ljung-Box test. Heteroskedasticity. Tests of normality. Prediction and out-of-sample performance. Bias, MAFE, MSFE. Wiener-Kolmogorov prediction formula. Introduction to Vector Auto Regressive models. Examples.

  • 09 Apr 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: introduction to VAR models. Identifiabilty, stationarity, estimation and inference. Spurious regressions. Cointegration. Cointegration in economics and in finance (pairs trading). Cointegrated VAR model

  • 10 Apr 2024 (2h 00m)

    Stefano Marmi - Corso (attività didattica) - In presenza

    lezione in aula e trasmessa su Teams: VAR models and ADL models. Structural models. Boostrap. Granger causality. Independent Component Analysis