Il modello ARMA Normale Generalizzato applicato alle aree dell’economia, dell’idrologia e delle politiche pubbliche

This study presents a new class of time series models, the Generalized Normal Autoregressive Moving Average (GN-ARMA) model. This model integrates the generalized normal distribution with concepts from GARMA models, offering greater flexibility compared to traditional ARMA models based on the Gaussian normal distribution. The generalized normal distribution allows for modeling lighter or heavier tails than the Gaussian distribution, making the model particularly useful for time series characterized by symmetry but with variable kurtosis. The GN-ARMA model is applied to three time series from different fields: economics, hydrology, and public policy. The results demonstrate that GN-ARMA provides better fit and forecasting capabilities compared to standard ARMA models, highlighting the importance of more flexible modeling approaches in real-world time series analysis.

In questo studio viene presentata una nuova classe di modelli per serie temporali, il modello autoregressivo a media mobile con distribuzione normale generalizzata (GN-ARMA). Questo modello integra la distribuzione normale generalizzata con le idee dei modelli GARMA, offrendo maggiore flessibilità rispetto ai modelli ARMA tradizionali basati sulla distribuzione normale gaussiana. La distribuzione normale generalizzata permette di modellare code più leggere o più pesanti rispetto alla distribuzione gaussiana, rendendo il modello particolarmente utile per serie temporali caratterizzate da simmetria ma con curtosi variabile. Il modello GN-ARMA è applicato a tre serie temporali provenienti da settori differenti: economia, idrologia e politiche pubbliche. I risultati dimostrano che il GN-ARMA fornisce una migliore capacità di adattamento e previsione rispetto ai modelli ARMA standard, evidenziando l'importanza di una modellazione più flessibile nelle analisi di serie temporali reali