Cos'è serie storiche?

Le serie storiche, o serie temporali, rappresentano una sequenza di dati, registrati e ordinati in base all'ordine temporale in cui si sono verificati. Sono utilizzate in svariati campi, tra cui l'economia, la finanza, la meteorologia e l'ingegneria, per analizzare andamenti, prevedere valori futuri e comprendere le relazioni tra le osservazioni nel tempo.

Componenti principali di una serie storica:

• Trend: Rappresenta la direzione di fondo della serie nel lungo periodo. Può essere crescente, decrescente o stabile. Puoi trovare maggiori informazioni su questo https://it.wikiwhat.page/kavramlar/Trend.

• Stagionalità: Variazioni regolari e prevedibili che si ripetono entro un periodo fisso (ad esempio, annuale, mensile, settimanale). Per approfondire, consulta https://it.wikiwhat.page/kavramlar/Stagionalità.

• Ciclo: Oscillazioni che si verificano su periodi più lunghi rispetto alla stagionalità, spesso legate a fattori economici o congiunturali. Informazioni aggiuntive sono disponibili qui: https://it.wikiwhat.page/kavramlar/Ciclo.

• Componente Irregolare (o Residuo): Variazioni casuali e imprevedibili, non spiegabili dalle altre componenti.

Analisi di Serie Storiche:

L'analisi di serie storiche comprende diverse tecniche e modelli, tra cui:

• Metodi di smoothing: Tecniche come la media mobile o la smoothing esponenziale, utilizzate per ridurre il rumore e evidenziare il trend.

• Modelli Autoregressivi (AR), a Media Mobile (MA) e ARMA/ARIMA: Modelli statistici che cercano di modellare la dipendenza delle osservazioni correnti dai valori passati. I modelli https://it.wikiwhat.page/kavramlar/ARIMA sono particolarmente potenti.

• Decomposizione: Separazione della serie nelle sue componenti (trend, stagionalità, ciclo, residuo) per analizzare ciascuna individualmente.

• Test di Stazionarietà: Verifica se le proprietà statistiche della serie (media, varianza) rimangono costanti nel tempo. La stazionarietà è un requisito importante per molti modelli.

Previsione (Forecasting) di Serie Storiche:

L'obiettivo principale di molte analisi di serie storiche è prevedere i valori futuri. I modelli statistici, in particolare i modelli ARIMA e le loro varianti stagionali (SARIMA), sono ampiamente utilizzati per questo scopo. La scelta del modello più appropriato dipende dalle caratteristiche della serie e dagli obiettivi della previsione.

Software per l'Analisi di Serie Storiche:

Esistono numerosi software e librerie per l'analisi di serie storiche, tra cui R, Python (con librerie come statsmodels e scikit-learn), MATLAB e software specializzati come EViews e SAS.