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High-Dimensional Methods For Dependent Data in Economics And Finance

Università degli Studi di Roma Tor Vergata · Economia · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Gianluca Cubadda , Prof. Stefano Grassi Canale unico

Corso di laurea: Economia dei Mercati e degli Intermediari Finanziari · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

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Prof. Gianluca Cubadda , Prof. Stefano Grassi Canale unico

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

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Peña – And TsayVai su Amazon ›
Durbin – Time Series Analysis by State Space MethodsVai su Amazon ›
Harvey – Structural Time Series and the Kalman FilterVai su Amazon ›
Bayesian Multivariate Time Series Methods for Empirical…Vai su Amazon ›
by Edward – Herbst and Frank SchorfheideVai 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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Prof. Gianluca Cubadda , Prof. Stefano Grassi Canale unico

Corso di laurea: Finance and Banking - Finanza e Banca · Laurea magistrale (LM-16) · esame facoltativo

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