Simulazione Monte Carlo EUR09: il caso del PDL

Pubblicato il 26 Giugno 2009 alle 04:38 Autore: Redazione
comunali Roma, Alfio Marchini, Giorgia Meloni, Roberto Giachetti, Virginia Raggi, fotomontaggio con i 4 principali candidati sindaci nella Capitale i, immagine di urna elettorale nel corso di elezioni comunali

La deviazione standard dei dati provinciali del PDL è stata di 6.8861. I valori medi simulatisi possono consultare attraverso questo grafico:

SIMULAZIONE VALOR MEDIO PDL

 

Simulazione PDL, Valor Medio

Interessante osservare i valori massimi e minimi dei valori medi a seconda del tipo di estrazione, poichè questi valori estremi possono creare problemi in un’eventuale previsione futura. Oscillazioni troppo ampie (in valore assoluto), discostandosi molto dal valore medio reale, forniscono situazioni appunto estreme.

Valor Medio Massiamo Valor Medio Minimo
1000 casi
 63.0182  3.3247
2500 casi
 62.6597  3.8392
5000 casi
 63.1810  3.1006
10000 casi
 63.0762  3.6723
15000 casi
 64.4265  1.9349

 

Il valor massimo tra i dati provinciali del PDL è risultato essere 52.98% (Latina) e minimo di 12.78% (Bolzano): quindi queste noste simulazioni sovrastimano il valor massimo dell’8% circa, mentre sottostimano il valor minimo dal 300 al 500%.

Caso 1000 estrazioni: 819 volte su 1000 il valore massimo è stato superiore a 52.98.

601 volte su 1000 il valore minimo è stato inferiore a 12.78%

Caso 2500 estrazioni: 2043 volte su 2500 il valore massimo è stato superiore a 52.98

1568 volte su 2500 il valore minimo è stato inferiore a 12.78%

Caso 5000 estrazioni: 4122 volte su 5000 il valore massimo è stato superiore a 52.98

3125 volte su 5000 il valore minimo è stato inferiore a 12.78%

Caso 10000 estrazioni: 8130 volte su 10000 il valore massimo è stato superiore a 52.98

6326 volte su 10000 il valore minimo è stato inferiore a 12.78%

Caso 15000 estrazioni: 12331 volte su 15000 il valore massimo è stato superiore a 52.98

9311 volte su 15000 il valore minimo è stato inferiore a 12.78%

Adottando la tecnica del GARCH(p,q), abbiamo considerato tre casi, in cui si noterà come le deviazioni standard ricavate per calibrare i parametri del garch cambino a seconda del numero di lag per le regressioni sul dato storico e sulle deviazioni standard. Garch ad 1 lag, a 4 e 10.

CASO GARCH(1,1)

garch1 PDL

CASO GARCH(4,4)

Garch4 PDL

CASO GARCH(10,10)

Garch5 PDL

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L'autore: Redazione

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