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Modello di previsione della vendita di benzina e gasolio in Italia

Modello di Previsione della domanda di benzina e gasolio in Italia per l'anno 2008;
utilizza tecniche di regressione - analisi econometriche e delle serie storiche

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2 1 - INTRODUZIONE 1.1 - Il significato della previsione “ ’l veder dinanzi era lor tolto , chi volle veder troppo devante di retro guarda e fa retroso calle” , parole di Dante Alighieri che nella sua Divina Commedia punisce gli indovini , che hanno preteso di scrutare il futuro , costringendoli a camminare all’indietro per la legge del contrappasso. In effetti chiunque sia impegnato in previsioni economiche utilizza gran parte del suo tempo e delle sue energie a descrivere il passato , realizzando così sulla terra quella punizione che Dante assegna dopo la morte. Prevedere significa perciò trarre dall’esperienza del passato i segnali forti , le componenti che esercitano decisa influenza ben al di là del presente , e cogliere quelli cosiddetti deboli , sensibili al mutamento e alla possibile innovazione. E’ evidente che le possibilità che il futuro offre sono più ampie dello spettro che ogni accorta valutazione di opportunità consente di individuare; Laplace nel suo “Essai philosophique sur les probabilites” sottolineò come la conoscenza di tutte le leggi che governano i fenomeni consentirebbe di predire esattamente qualunque evento. In altri termini, il problema di prevedere non sorgerebbe affatto qualora fosse noto il modello esplicativo , completo di tutte le interazioni e retroazioni, del fenomeno che interessa, ma tale omniscienza non appartiene al mondo reale. Il compito dell’analista è appunto cercare di avvicinarsi a tale ideale modello esplicativo , che gli permetterebbe di prevedere nel miglior modo possibile , cioè facendo il minor numero di errori possibili. Non esiste infatti la previsione esatta per l’impossibile omniscienza di cui parlavamo poc’anzi , ma può esistere soltanto una previsione che sia il meno errata possibile; capire questo è il primo passo che deve fare un buon previsore , unito alla consapevolezza che un modello ben costruito e ben strutturato sarà destinato in breve a diventare inefficace ed obsoleto , visto il continuo cambiamento delle leggi governanti i fenomeni economici. 1.2 – Caratteristiche dell’azienda L’azienda alla quale ci rifaremo per la stesura del nostro studio non verrà nominata per motivi di privacy , ma è una delle otto aziende petrolifere presenti in Italia. Costituita il 2 giugno 1938 rappresenta oggi circa il 19% della capacità di raffinazione totale nazionale , si posiziona come secondo operatore del settore in Italia e le sue vendite rappresentano circa il 2% del mercato interno nazionale. Quotato in borsa dall’ottobre 1997 , il Gruppo vende , attraverso il canale Rete , benzina , gasolio , Gpl autotrazione e lubrificanti, oltre ad accessori per auto e prodotti non petroliferi (cosiddetti prodotto “non oil”) in linea con la strategia di espansione della propria rete. Ha inoltre partecipato nell’ambito dell’”Accordo di Programma” sottoscritto da Ministero dell’Ambiente , Fiat e Unione Petrolifera, ai piani di incentivazione e sviluppo della rete nazionale del metano autotrazione, con l’obiettivo di presidiare adeguatamente anche questo nuovo segmento di mercato. La Rete consta di duemila punti vendita , il 7% del mercato italiano , e distribuisce benzine super e senza piombo, Gpl e gasolio per autotrazione, mentre l’azienda è impegnata anche nella vendita di gasolio per riscaldamento domestico.

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Giuliani
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Statistica e Informatica per le Strategie Aziendali
  Relatore: Roberto Zelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 99

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Parole chiave

arima
autoregressivo
benzina
carburante
domanda
econometria
forecast
gasolio
modello previsione
serie storiche

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