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• Previsioni -  La valenza delle serie temporali nelle strategie di investimento

Tra le metodologie di economia applicata vi e' il Business Forecasting, una branca della statistica applicata con oggetto le serie cosiddette temporali che ottiene stabilire previsioni guardando solo all'andamento delle serie di dati di talune variabili, esempio, prezzi o produzione.  Nell'essenza, si rivela che questa analisi di serie temporali e' scienza non semplicissima caratterizzata da problemi  di  autocorrelazione  tra una variabile ed il suo valore detto ritardato.  Ad esempio, se

X = c + a( X-1) + bt

che e' una tipica equazione di forecasting, dove X-1 e' il valore ritardato di passo1 di una variabile e t e' il tempo. Questa equazione puo' fornire risultati abbastanza inesatti.  Un problema che si puo' risolvere con trasformazioni, ad esempio per differenziazione, del tipo. 

X-1 =  X-2 + varX

dove varX e' la variazione della variabile X tra due periodi; -2 rappresenta il ritardo di passo2 della stessa.

  Ammesso ora che si vada a fare una previsione utilizzando una simile  tecnica,  legittimo e' chiedersi quanto vale ai fini di una previsione presa "da sola"?  Si ritiene che tale previsione non possa contare  che il  15/20% sulla  previsione finale, sia  che essa sia di utili societari, vendite di una societa' o prezzo del titolo. Il rimanente dovra' necessariamente tenere presente   modelli di tipo strutturale di causa - effetto economico.