CODICE CORSO: I-EF24 LINGUA:

Modellare e Prevedere le Serie Storiche Finanziarie con Stata

Modellare e Prevedere le Serie Storiche con Stata fornisce ai partecipanti una panoramica completa delle principali metodologie teoriche e degli aspetti applicati per lo studio delle serie storiche, in particolare quelle utilizzate nel settore finanziario. Il corso copre una vasta gamma di temi, dalla modellazione e previsione delle serie storiche univariate, ai modelli multivariati (Vector Auto Regression), e alla teoria dell’integrazione e della cointegrazione.

 

In linea con la filosofia generale dei nostri corsi di formazione, le lezioni saranno molto interattive e avranno contenuto prevalentemente applicato. Le lezioni includeranno numerose applicazioni empiriche su dati provenienti da diverse discipline. I partecipanti potranno sperimentare le tecniche apprese attraverso esercitazioni svolte dalle proprie postazioni di calcolo sotto la guida del docente.

Il corso è di interesse per ricercatori e analisti provenienti da economia e finanza che vogliono acquisire le competenze statistiche per effettuare analisi empiriche sulle serie storiche.

Conoscenza elementare di statistica ed econometria. La conoscenza di base del software di statistica Stata sarebbe preferibile.

SESSIONE I: MODELLARE E PREVEDERE SERIE STORICHE CON MODELLI UNIVARIATI

Processi stocastici, ergodicità e stazionarietà.

Modelli a media mobile (MA), autoregressivi (AR), autoregressivi a media mobile (ARMA), autoregressivi a media mobile integrati (ARIMA).

Prevedere con modelli ARIMA.

 

Esercitazione:

Costruire modelli ARIMA

Analisi diagnostica, selezione tra modelli alternativi e previsione con modelli ARIMA.

 

SESSIONE II: MODELLARE RELAZIONI DI LUNGO PERIODO TRA SERIE STORICHE

Stazionarietà e non stazionarietà delle serie storiche.

Test di radice unitaria.

Regressioni spurie in economia e finanza.

Modelli vettoriali autoregressivi (VAR) per esplorare le interdipendenze tra serie storiche.

La teoria della cointegrazione. La procedura di Engle&Granger e l’approccio di Johansen.

 

Esercitazione:

Verificare la convergenza tra mercati usando la teoria della cointegrazione.

Il corso è previsto a Milano il 18-19 dicembre 2017 con orario 9.00-17.30.

 

SEDE DI SVOLGIMENTO: Hotel NH Milano Macchiavelli ♦ Via Lazzaretto, 5 ♦ 20124 Milano

 

La partecipazione al corso è soggetta al pagamento della quota di iscrizione di:

 

Studenti*: € 600.00

Borsista/Specializzando: € 800.00

Università: € 1000.00

Governo / No-Profit: € 1125.00

Commerciale: € 1250,00

 

*Per usufruire dello status “studente” è necessario presentare copia del libretto universitario o un certificato di iscrizione (in carta semplice) all’Università ed essere studenti a tempo pieno.

 

I prezzi si intendono IVA 22% esclusa. L’aliquota IVA non sarà applicata per Enti Pubblici soggetti ad esenzione a norma dell’art. 14 c. 10 della L. 537/93 per la partecipazione a corsi di formazione dei propri dipendenti.

 

La quota di iscrizione include il pranzo, il materiale didattico e una licenza temporanea del software Stata (valida 30 giorni dalla data di inizio corso).

 

La partecipazione al corso da inoltre diritto ad uno sconto sull’acquisto di una nuova licenza per singolo utente del Software Stata (ad esclusione della versione Stata per Studenti) e sull’acquisto di testi in Catalogo editi Stata Press.

 

SCADENZA ISCRIZIONE: 27.11.2017.

 


L’iscrizione al corso dovrà avvenire tramite lo specifico modulo di registrazione e pervenire a TStat S.r.l. almeno 15 giorni prima dell’inizio del corso stesso. E’ possibile richiedere il modulo di registrazione compilando il seguente form oppure inviando una mail a formazione@tstat.it


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Modellare e Prevedere le Serie Storiche con Stata fornisce ai partecipanti una panoramica completa delle principali metodologie teoriche e degli aspetti applicati per lo studio delle serie storiche, in particolare quelle utilizzate nel settore finanziario. Il corso copre una vasta gamma di temi, dalla modellazione e previsione delle serie storiche univariate, ai modelli multivariati (Vector Auto Regression), e alla teoria dell’integrazione e della cointegrazione.