If somehow a stochastic process is not a martingale, then by subtracting a proper "mean" it can be transformed into a martingale Neftci Book, p. 115
Le intuizioni di Kondratieff, Juglar ed altri studiosi del secolo scorso, hanno dato inizio ad un importantissimo filone di ricerca economica, volta appunto all’interpretazione di dati passati nel tentativo di ricavarne modelli di previsione del mercato. L’econometria ha fatto in seguito notevoli passi avanti nello studio di serie storiche finanziarie. Questo genere di indagine ha lo scopo di estrapolare da grandi quantità di dati, le principali componenti indicative di una serie, quali la ciclicità, il trend, la stagionalità e le componenti accidentali.
Attraverso l’ impiego di strumenti di elaborazione descrittivi come le regressioni e le medie mobili si cerca di risalire al modello stocastico in grado di generare una determinata serie storica (che significa sostanzialmente risalire ad una popolazione a partire dal campione). In genere è previsto che la serie storica oggetto di studio sia composta da uno schema sistematico (quindi un set di componenti identificabili) ed un fattore di disturbo casuale, che rende difficile l’estrapolazione dei caratteri principali della serie, e per il quale si utilizzano diversi sistemi di “filtraggio”.
Le caratteristiche principalmente evidenziabili di una serie storica sono il trend e la stagionalità. Il primo costituisce un indirizzo generale, lineare o non, che cambia nel tempo e non si ripete, o almeno non nell’arco di tempo utile all’analisi stessa; la seconda è invece una componente ripetitiva, che si presenta con determinati intervalli.
Marco Primavera
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