Un sistema previsivo neurale a 2 stadi con applicazione a serie storiche

L'obiettivo di questo lavoro consiste nello sviluppo di un sistema previsionale neurale di tipo MLP a 2 stadi che sia in grado di affrontare con una certa efficacia le difficoltà tipicamente associate alle previsioni di serie temporali economiche e finanziarie e, di conseguenza, che possa migliorare la qualità delle previsioni che si otterrebbero adottando, invece, un approccio standard ad un solo stadio. In particolare, qui analizziamo due diverse serie storiche utilizzando tale sistema previsionale: una serie benchmark generata dalla mappa deterministica caotica di McKey-Glass ed una serie storica finanziaria composta dai rendimenti logaritmici giornalieri del contratto future sul BTP.