Il presente lavoro si propone di analizzare la relazione di cointegrazione tra serie storiche integrate nel caso in cui sia rilassata l’ipotesi, implicita nell’impostazione tradizionale, che il coefficiente di cointegrazione sia costante. Dati due processi cointegrati, la variabilit`a del coefficiente di cointegrazione permette di considerare comportamenti non lineari nella risposta di un processo a variazioni dell’altro, causate da shocks destabilizzanti la relazione di equilibrio di lungo periodo. In tale contesto `e di primaria importanza la ricostruzione della dinamica del coefficiente di cointegrazione che in questo lavoro viene condotta utilizzando una tecnica grafica nota come recurrence plots in grado di evidenziare la presenza di forze-guida deboli all’interno di sistemi dinamici, deterministici o stocastici. Tale impostazione che prevede come caso particolare la cointegrazione lineare (Engle e Granger, 1987) viene applicata a serie simulate.

Cointegrazione dinamica tra serie storiche economiche

PELLIZZARI, Paolo;PIZZI, Claudio;
2005-01-01

Abstract

Il presente lavoro si propone di analizzare la relazione di cointegrazione tra serie storiche integrate nel caso in cui sia rilassata l’ipotesi, implicita nell’impostazione tradizionale, che il coefficiente di cointegrazione sia costante. Dati due processi cointegrati, la variabilit`a del coefficiente di cointegrazione permette di considerare comportamenti non lineari nella risposta di un processo a variazioni dell’altro, causate da shocks destabilizzanti la relazione di equilibrio di lungo periodo. In tale contesto `e di primaria importanza la ricostruzione della dinamica del coefficiente di cointegrazione che in questo lavoro viene condotta utilizzando una tecnica grafica nota come recurrence plots in grado di evidenziare la presenza di forze-guida deboli all’interno di sistemi dinamici, deterministici o stocastici. Tale impostazione che prevede come caso particolare la cointegrazione lineare (Engle e Granger, 1987) viene applicata a serie simulate.
2005
Modelli complessi e metodi computazionali intensivi per la stima e la previsione
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