Forecast ability of Econometrics models: univariate and multivariate analysis.

Abstract

Per molti anni lo sviluppo di modelli econometrici in grado di individuare e spiegare le relazioni esistenti tra diverse variabili economiche è stato un punto focale dello studio degli economisti. Si è così cercato di elaborare una analisi che potesse definire in modo quantitativo l’esistenza di una relazione tra tali variabili, i cui risultati potessero essere usati per capire meglio le dinamiche del mondo economico, in particolare in ambito finanziario. L’obbiettivo di questo studio è di utilizzare i modelli sviluppati negli anni dalla teoria econometrica per analizzare diverse serie temporali, come ad esempio l’andamento di titoli azionari, al fine di ottenere risultati da interpretare per sviluppare previsioni sul futuro il più accurate possibile. In primis l’analisi si è concentrata sull’uso di modelli univariati al fine di studiare il comportamento del singolo titolo in termini di distribuzione statistica, relazione tra valori presenti e passati, stazionarietà e presenza di eteroschedasticità, applicando modelli ARIMA, ARCH/GARCH e testandone le abilità di forecast. In seguito si applica l’analisi multivariata per ricercare l’esistenza di relazioni tra diversi titoli e variabili macroeconomiche utilizzando modelli come VAR, modelli di Cointegrazione ed Error Correction Models. Il fine di tale analisi multivariata è quello di individuare l’esistenza di un equilibrio di lungo periodo tra le variabili che permetta di sviluppare ipotesi sull’andamento futuro del prezzo dei titoli finanziari in base alla loro relazione con i valori correnti e passati di altre variabili.