Falce, Rossella (A.A. 2023/2024) Come predire un’elezione: modelli strutturali, keys di Lichtman e prediction markets per le presidenziali USA. Tesi di Laurea in Economia del mercato mobiliare, Luiss Guido Carli, relatore Emilio Barone, pp. 84. [Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

Le elezioni presidenziali negli Stati Uniti. Il sistema elettorale presidenziale. Rilevanza delle variabili economiche. Comportamento dell’elettorato. Modelli di previsione elettorale. Introduzione ai modelli di previsione elettorale. I modelli strutturali: l’equazione di fair. Un modello unico: the keys to the White House. I prediction markets. Cosa sono i prediction markets. Cenni storici. Principi e teorie economiche. Elementi strutturali. Gli Iowa Electronic Markets. Introduzione al sistema IEM. Funzionamento degli IEM. Interpretare i prezzi come probabilità. Principali evidenze sull’accuratezza dei mercati lineari. Principali evidenze sui mercati binari. Elezioni presidenziali 2024. Cosa dicono i sondaggi? Il modello di fair. Le chiavi per il futuro: previsione attraverso il modello di Lichtman. I mercati di previsione. Limiti dello studio e proposte per sviluppi futuri.

References

Bibliografia: pp. 78-80.

Thesis Type:	Master's Degree Thesis
Institution:	Luiss Guido Carli
Degree Program:	Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Economics and Finance (LM-56)
Chair:	Economia del mercato mobiliare
Thesis Supervisor:	Barone, Emilio
Thesis Co-Supervisor:	Di Giorgio, Giorgio
Academic Year:	2023/2024
Session:	Autumn
Deposited by:	Alessandro Perfetti
Date Deposited:	08 May 2025 10:24
Last Modified:	08 May 2025 10:24
URI:	https://tesi.luiss.it/id/eprint/42048

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