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GENERAZIONE DI PREVISIONI DA MODELLI MARKOV SWITCHING: FUNZIONI DI PERDITA ASIMMETRICHE O RIPARAMETRIZZAZIONE DEL MODELLO?

Il presente progetto di ricerca per il conseguimento degli obiettivi precedentemente presentati sarà così strutturato: nella prima fase sarà effettuata un'ampia "review" della letteratura sui modelli Markov-Switching (a partire dal primo contributo di Goldfeld e Quandt (1973) e dalle generalizzazioni di Hamilton (1989 e successive pubblicazioni).In tale fase preliminare sarà oggetto di revisione la letteratura fino ad ora proposta sull'uso delle funzioni di perdita asimmetriche per la generazione di previsoni nell'ambito dei modelli nonlineari per serie storiche.La seconda fase ha obiettivi di sviluppo della ricerca: in particolare tra gli scopi di questo progetto vi è la derivazione analitica di previsori asimmetrici per modeli MS-AR basati sul'uso di funzioni di perdita di tipo LinEx (Linear-Exponential). Questi previsori sono generati non solo per studiarne le principali proprietà (in termini di distorsione e variabilità) ma anche per valutarne l'opportunità di impiego in particolari contesti (ad esempio economici). Ovvero: è opportuno generare previsori asimmetrici da modelli MS-AR parsimoniosi o è preferibile selezionare una differente parametrizzazione del modello (che in pratica accresce l'asimmetria del processo generatore dei dati) e generare previsioni utilizzando funzioni di perdita quadratiche?Di fatto l'interrogativo a cui proviamo a rispondere con questo progetto è il seguente: con fenomeni che presentano asimmetrie è possibile generare previsioni accurate avvalendosi di modelli più parsimoniosi ed impiegando funzioni di perdita asimetriche (per la generazione del previsore) o vale la pena avvalersi di un modello meno parsimonioso (e anche più asimmetrico) generando previsioni con funzioni quadratiche?In pratica l'asimmetria è preferibile averla nel modello o indurla nel previsore per avere previsioni più accurate?Nelle conoscenze di chi presenta il progetto questo interrogativo non è stato, fino ad ora, oggetto di alcuna pubblicazione e per tale motivo viene proposto.