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ANALISI STATISTICA DI SISTEMI COMPLESSI

Michele LA ROCCA ANALISI STATISTICA DI SISTEMI COMPLESSI

0222400002
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
SCIENZE STATISTICHE PER LA FINANZA
2014/2015

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2011
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
530LEZIONE
MICHELE LA ROCCA T Curriculum
Obiettivi
OBIETTIVI FORMATIVI
IL CORSO INTENDE FORNIRE I PRINCIPALI STRUMENTI PER LO STUDIO DELLA DIPENDENZA IN AMBITO FINANZIARIO ED ASSICURATIVO. IN PARTICOLARE SI PORRÀ L’ATTENZIONE SU DIVERSE CLASSI DI MODELLI DI REGRESSIONE E TECNICHE DI INFERENZA STATISTICA (SIA DI TIPO PARAMETRICO CHE NONPARAMETRICO) PER L’ANALISI DI VARIABILI RISPOSTA DI TIPO CONTINUO, DISCRETO O MISTO.


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

CONOSCENZE E CAPACITA’ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)
CONOSCENZA DELLE TECNICHE STATISTICHE DELL’ANALISI DELLA DIPENDENZA TRA VARIABILI STATISTICHE. CAPACITÀ DI SPECIFICARE, VALIDARE ED UTILIZZARE MODELLI DI REGRESSIONE PER L’ANALISI DI DATI DI TIPO FINANZIARIO ED ASSICURATIVO.


CAPACITA’ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)
CAPACITÀ DI SPECIFICARE, VALIDARE ED UTILIZZARE MODELLI DI REGRESSIONE PER LA SOLUZIONE DI PROBLEMI TIPICAMENTE DI INTERESSE IN AMBITO FINANZIARIO ED ASSICURATIVO.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO (MAKING JUDGMENTS)
AL TERMINE DEL CORSO, GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI COSTRUIRE ED UTILIZZARE MODELLI DI REGRESSIONE IN AMBITO FINANZIARIO ED ASSICURATIVO, FORMULANDO GIUDIZI CRITICI SULLE MODALITÀ DI SPECIFICAZIONE, VALIDAZIONE ED USO DEL MODELLO VALUTANDO ALTRESÌ LA VALIDITÀ INTERNA ED ESTERNA DEL MODELLO STIMATO.

ABILITA’ COMUNICATIVE (COMMUNICATIONS SKILLS)
CAPACITÀ DI PRESENTARE CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO, IN MODO EFFICACE E CHIARO, SIA IN FORMA ORALE CHE SCRITTA, I RISULTATI DEDUCIBILI MEDIANTE L’UTILIZZO DEL MODELLO STIMATO.
CAPACITA’ DI APPRENDIMENTO (LEARNING SKILLS)
IL CORSO CONSENTIRÀ AGLI STUDENTI DI ACQUISIRE LA STRUTTURA LOGICO-CONCETTUALE NECESSARIA PER SPECIFICAZIONE, STIMA ED UTILIZZO DI MODELLI DI REGRESSIONE, FORNENDO ALTRESÌ LA CAPACITÀ DI RACCORDARE LE COMPETENZE ACQUISITE CON QUELLE APPRESE NEI CORSI DI STUDIO PIÙ AFFINI (ECONOMIA, MATEMATICA FINANZIARIA ED ATTUARIALE, STATISTICA PER LA FINANZA).
Prerequisiti
È NECESSARIA LA CONOSCENZA DI NOZIONI DI CALCOLO MATRICIALE E DELLE PRINCIPALI TECNICHE DI INFERENZA STATISTICA.
Contenuti
RELAZIONE TRA VARIABILI STATISTICHE. DIAGRAMMI SCATTER. BUBBLE PLOTS. TECNICHE DI COLORING E DI FACETING PER LA RAPPRESENTAZIONE DI DATI MULTIVARIATI. MATRICI DI CORRELAZIONE E LORO RAPPRESENTAZIONE GRAFICA. REGRESSIONE NONPARAMETRICA. STRUMENTI EDA IN R.
IL MODELLO DI REGRESSIONE. LA STIMA DEL MODELLO. INFERENZA, VALIDAZIONE ED UTILIZZO DEL MODELLO. IL PROBLEMA DELLA SELEZIONE DELLE VARIABILI. OUTLIERS E ROBUSTEZZA. IL PROBLEMA DEI MISSING VALUES. LA REGRESSIONE NONLINEARE. CASE STUDIES CON R.
MODELLI LOGIT E PROBIT. POISSON REGRESSION. ZERO INFLATED MODELS. FREQUENCY-SEVERITY MODELS. AGGREGATE LOSS MODELS. CASE STUDIES CON R.
Metodi Didattici
IL CORSO SI COMPONE DI 30 ORE DI DIDATTICA FRONTALE, INCLUSE LE ESERCITAZIONI E L'ANALISI DI CASE STUDIES.
Verifica dell'apprendimento
L'ESAME CONSISTERÀ IN UNA VERIFICA, SIA SCRITTA CHE ORALE, SUI CONTENUTI DEL CORSO. NELLA VALUTAZIONE DELL'ESAME SI TERRÀ CONTO, OLTRE CHE DELLA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, ANCHE DELLA CAPACITÀ ESPOSITIVA, DELL'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E DELLA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI.
Testi
M. VEERBEK, ECONOMETRIA, ZANICHELLI
LECTURE NOTES E ARTICOLI SUGGERITI DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO
Altre Informazioni
LA LINGUA D'INSEGNAMENTO È L'ITALIANO. GLI STUDENTI ERASMUS POSSONO EVENTUALMENTE CONCORDARE CON IL DOCENTE L’UTILIZZO DI LIBRI DI TESTO IN LINGUA INGLESE.

LA FREQUENZA AL CORSO PUR NON OBBLIGATORIA, È VIVAMENTE CONSIGLIATA PER LE CARATTERISTICHE DELLA DISCIPLINA. LO STUDENTE NON FREQUENTANTE DEVE PREPARARE AUTONOMAMENTE IL PROGRAMMA PREVISTO.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2016-09-30]