Harvey – Structural Time Series and the Kalman Filter

Libro adottato a Tor Vergata, a.a. 2026/2027 · 2 canali

Harvey – Structural Time Series and the Kalman FilterVai su Amazon ›

Come lo indica il docente: Harvey, A.C. (1989), Forecasting, Structural Time Series and the Kalman Filter, Cambridge University Press, Cambridge, UK

Chi lo adotta

High-Dimensional Methods For Dependent Data in Economics And Finance – Prof. Gianluca Cubadda, Prof. Stefano Grassi (canale unico)Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo
Advanced Topics in Time Series – docente non ancora indicato (canale unico) a.a. 2025/2026Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

Programma e testi di ogni canale

High-Dimensional Methods For Dependent Data in Economics And Finance – Prof. Gianluca Cubadda, Prof. Stefano Grassi Canale unico

Corso di laurea: Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

Peña – And Tsay Vai su Amazon ›

Durbin – Time Series Analysis by State Space Methods Vai su Amazon ›

Harvey – Structural Time Series and the Kalman Filterquesto libroVai su Amazon ›

Bayesian Multivariate Time Series Methods for Empirical…Vai su Amazon ›

by Edward – Herbst and Frank Schorfheide Vai su Amazon ›

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Ripasso sui modelli multivariati di serie storiche; modelli dinamici uniequazionali (prima settimana). 2) Regolarizzazione per modelli dinamici ad alta dimensionalità; metodi di riduzione della dimensione; modelli fattoriali dinamici (seconda settimana) 3) Bootstrap e validazione incrociata per dati dipendenti; previsione economico-finanziaria (terza settimana). 1. Introduzione 2.

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