Previsione della domanda e del prezzo dell'energia elettrica in Italia mediante modelli mSARIMA

La tesi si concentra sull’analisi e sull’applicazione dei modelli mSARIMA (Multiplicative Seasonal ARIMA), con particolare attenzione alla gestione delle stagionalità multiple. Dopo un’introduzione teorica al funzionamento dei modelli mSARIMA e al problema delle stagionalità sovrapposte, è stata proposta una funzione automatica denominata auto-mSARIMA, in grado di selezionare il modello ottimale per una data serie storica sulla base dei diversi criteri informativi. La funzione è stata testata tramite simulazioni per valutarne la capacità di individuare il vero modello. Inoltre i modelli mSARIMA sono stati applicati a delle serie storiche reali dal mercato elettrico, relative ai prezzi e al fabbisogno. L’analisi ha previsto lo studio delle serie, la stima dei parametri, la verifica diagnostica dei residui e la produzione di previsioni. Infine l'accuratezza predittiva è stata confrontata con i modelli TBATS.