Modelli ARIMAX per la previsione di serie temporali: metodologia, validazione e applicazione nel settore energetico

Abstract

L’elaborato presenta un approccio di previsione per serie temporali basato sui modelli ARIMAX integrato con tecniche di rilevamento e trattamento di valori anomali, suddivisione in train/test set, validazione tramite finestre temporali e simulazioni Monte Carlo. Il lavoro si conclude con l’applicazione della metodologia a un caso reale di previsione dei reclami aziendali nel settore energetico.

The thesis presents a time series forecasting approach based on ARIMAX models integrated with techniques for anomaly detection and treatment, train/test splitting, validation through time windows and Monte Carlo simulations. The work concludes with the application of the methodology to a real case concerning the forecasting of corporate complaints in the energy sector.