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Il contributo riprende il tema della "formazione di una nuova classe dirigente in età signorile", affrontato dall'autore tra la fine degli anni Settanta e l'inizio degli anni Ottanta, nell'ambito di una storia della Marca Veronese-Trevigiana nei secoli XI-XIV, non considerata, come di tradizione, di 'terraferma', ma presentata e trattata con una propria individualità storica, che si era concretizzata nella costituzione della Marca Veronese ad opera di Ottone I alla metà del secolo X, un ampio distretto pubblico, sottoposto alla giurisdizione di duchi di Baviera e poi di Carinzia: avviatosi verso la dissoluzione, esso fu riorganizzato verso la metà del secolo XIII, quando fu affidato a governatori imperiali e assunse il nome di Marca Trevigiana. L'attenzione viene rivolta alle città di Verona e di Padova, le più rilevanti della Marca, la cui evoluzione sociale, all'interno di un processo generale che coinvolse tutte le città comunali italiche, si svolse con caratteri e ritmi, che furono, per alcuni aspetti salienti, diversi e anche opposti, una diversità che si innestò sulla contrapposizione politica, che fin dall'inizio del secolo XII, in piena 'lotta delle investiture', si manifestò nell'adesione a schieramenti politici avversi: Verona filoimperiale e Padova filopapale. A tale fine, rispetto all'impostazione del saggio citato, saranno cercate verifiche e recati accrescimenti, limitati, necessariamente, dalla disponibilità dello spazio assegnato al presente contributo e diretti ad accertare la continuità o meno delle famiglie 'antiche' e l'affermazione delle famiglie 'nuove', in particolare per la società padovana, la cui conoscenza è ora progredita per studi recenti. Prima, tuttavia, si presenta opportuna una riflessione sulle strutture familiari in età comunale e postcomunale, in particolare sul significato del termine domus, tradotto in volgare dalle fonti cronistiche trecentesche con il termine casata.

Coloro che devono prendere decisioni di natura economica spesso si trovano di fronte il problema di quantificare il futuro. Scopo del presente lavoro è quello di indicare una possibile via da seguire per rispondere alle necessità di previsioni di breve periodo per produzione,prezzi e moneta. La modellazione economica delle variabili di interesse è ispirata dal filone di studi sul price gap. Le analisi grafica e univariata evidenziano che le caretteristiche principali delle serie storiche studiate sono la stagionalità e la non stazionarietà. Un opportuno trattamento della stagionalità ci ha spinto a sviluppare due modellazioni alternative: la prima basata sui dati grezzi,la seconda su dati filtrati con medie mobili su dodici periodi. La non stazionarietà delle serie ha richiesto un attenta analisi di cointegrazione: il rango di cointegrazione e l'identificazione dei legami di lungo periodo per il modello su dati grezzi e per quello con dati filtrati sono gli stessi. Sebbene non emerga una chiara indicazione di superiorità di un modello sull'altro, I test di capacità previsiva per un orizzonte temporale di 21 mesi presentano alcuni problemi per il modello con dati filtrati, mentre il modello su dati grezzi appare più adatto per la previsione congiunturale. Al contrario, il modello su dati filtrati appare più indicato per l'identificazione dei legami di lungo periodo. La recente evoluzione congiunturale italiana, unitamente agli incoraggianti risultati sinora ottenuti suggerisce di estendere l'analisi ad ulteriori aspetti, quali il ruolo delle politiche monetarie e del commercio internazionale, allo scopo di valutare eventuali relazioni di multicointegrazione e migliorare la capacità esplicativa del modello. In una visione evolutiva della ricerca econometrica si ribadisce l'importanza di tener conto dei test di capacità previsiva del modello sia per valutarne opportunamente l'adeguatezza , sia per ottenere utili indicazioni su possibili sviluppi della modellazione. Il lavoro si conclude con un esercizio previsto ex-ante , per il periodo 1996-1998 utilizzando il modello su dati grezzi.

Coloro che devono prendere decisioni di natura economica spesso si trovano di fronte il problema di quantificare il futuro. Scopo del presente lavoro è quello di indicare una possibile via da seguire per rispondere alle necessità di previsioni di breve periodo per produzione,prezzi e moneta. La modellazione economica delle variabili di interesse è ispirata dal filone di studi sul price gap. Le analisi grafica e univariata evidenziano che le caretteristiche principali delle serie storiche studiate sono la stagionalità e la non stazionarietà. Un opportuno trattamento della stagionalità ci ha spinto a sviluppare due modellazioni alternative: la prima basata sui dati grezzi,la seconda su dati filtrati con medie mobili su dodici periodi. La non stazionarietà delle serie ha richiesto un attenta analisi di cointegrazione: il rango di cointegrazione e l'identificazione dei legami di lungo periodo per il modello su dati grezzi e per quello con dati filtrati sono gli stessi. Sebbene non emerga una chiara indicazione di superiorità di un modello sull'altro, I test di capacità previsiva per un orizzonte temporale di 21 mesi presentano alcuni problemi per il modello con dati filtrati, mentre il modello su dati grezzi appare più adatto per la previsione congiunturale. Al contrario, il modello su dati filtrati appare più indicato per l'identificazione dei legami di lungo periodo. La recente evoluzione congiunturale italiana, unitamente agli incoraggianti risultati sinora ottenuti suggerisce di estendere l'analisi ad ulteriori aspetti, quali il ruolo delle politiche monetarie e del commercio internazionale, allo scopo di valutare eventuali relazioni di multicointegrazione e migliorare la capacità esplicativa del modello. In una visione evolutiva della ricerca econometrica si ribadisce l'importanza di tener conto dei test di capacità previsiva del modello sia per valutarne opportunamente l'adeguatezza , sia per ottenere utili indicazioni su possibili sviluppi della modellazione. Il lavoro si conclude con un esercizio previsto ex-ante , per il periodo 1996-1998 utilizzando il modello su dati grezzi.