II lavoro esamina le serie storiche a frequenza settimanale dei prezzi di alcuni prodotti agricoli ed energetici allo scopo di osservarne le relazioni ed anticipare l'evoluzione dei prezzi che in questi ultimi anni sono caratterizzati da elevata volatilità.
A tale scopo viene utilizzata l'analisi delle serie storiche per modellizzare le serie, analizzarne i nessi di causalità e le interazioni dinamiche. L'analisi prevede le fasi di verifica della stazionarietà, cointegrazione, causalità per giungere ad effettuare previsioni corrette che costituiscono il punto di arrivo dell'inferenza. Un altro risultato utile dell'indagine consiste nella valutazione della persistenza delle relazioni-, se di breve periodo si suppone la esistenza di shock di varia natura che perturbano gli equilibri di mercato; se persistono nel lungo periodo sottendono relazioni economiche imputabili all'equilibrio di mercato. La procedura è basata sui test di stazionarietà, sui modelli VAII (Vector auto regressioni e VECM (vector erroi correction model) per verificare la presenza e la dirczione di nessi causali alla Granger, 1; presenza di break strutturali e le caratteristiche dinamiche delle serie. Le variabili di prezzi sono costruite con riferimento alle quotazioni CBT (Chicago Board of Trade). Le conclu sioni che si evincono dall'analisi sono le seguenti: a) i risultati convalidano l'ipotesi di cau salita del prezzo del greggio sulle variabili rilevate al CBT Wheat e suini; b) le analisi effel tuate con il modello vettoriale a correzione d'errore confermano i risultati ottenuti con il me dello autoregressivo vettoriale; e) le variabili scelte per la costruzione del modello appaion collegate tra loro e co-evolvono facendo convergere il sistema dei prezzi ad un equilibrio e lungo periodo. Le previsioni "ex post" sono state fatte tenendo conto dei nessi di causali! e per esse si è controllata la precisione attraverso l'errore quadratico medio previsionale et per entrambe le variabili risulta soddisfacente.
