Capitolo 7 Modelli di regressione per serie storiche

In questo capitolo si presenterà l’applicazione dei modelli di regressione in contesti di serie storiche. L’idea di base consiste nella necessità di prevedere la serie storica per la variabile di interesse \(y\) assumendo che questa abbia una relazione lineare con altre serie storiche \(x\).

Ad esempio, si potrebbe essere interessati a prevedere la serie mensile delle vendite \(y\) utilizzando la spesa totale in pubblicità \(x\) come previsore. In alternativa, si potrebbe essere interessati a prevedere la domanda giornaliera di elettricità \(y\) usando la temperatura \(x_1\) e il giorno della settimana \(x_2\) come predittori.

La variabile da prevedere \(y\) è anche chiamata variabile spiegata, o, alternativamente, variabile dipendente. La variabile predittrice \(x\) é invece chiamata regressore, variabile indipendente o, in alternativa, variabile esplicativa. In questo libro, si farà riferimento a queste variabili con il termine “variabile da prevedere” e “previsori”.