Michele LA ROCCA | LABORATORIO DI STATISTICA E DATA MINING
Michele LA ROCCA LABORATORIO DI STATISTICA E DATA MINING
cod. 0222210013
LABORATORIO DI STATISTICA E DATA MINING
0222210013 | |
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
ECONOMIA | |
2016/2017 |
ANNO CORSO 1 | |
ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
PRIMO SEMESTRE |
SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | ||
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LABORATORIO DI STATISTICA E DATA MINING MOD 1 | |||||
SECS-S/01 | 5 | 30 | LEZIONE | ||
LABORATORIO DI STATISTICA E DATA MINING MOD. 2 | |||||
SECS-S/01 | 5 | 30 | LEZIONE |
Obiettivi | |
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CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) TRASMETTERE AGLI STUDENTI LA CONOSCENZA DI STRUMENTI COMPUTAZIONALI E METODOLOGICI AVANZATI PER LA PREVISIONE DI SERIE STORICHE FINANZIARIE. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) METTERE IN GRADO GLI STUDENTI DI IMPLEMENTARE IN LINGUAGGIO R TECNICHE AVANZATE DI ANALISI E PREVISIONE DI SERIE FINANZIARIE. |
Prerequisiti | |
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CONOSCENZE DI BASE DI STATISTICA |
Contenuti | |
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MODULO I ELEMENTI DI TEORIA DELLA SIMULAZIONE. LA PROCEDURA BOOTSTRAP. BOOTSTRAP PER DATI DIPENDENTI. LA STIMA BOOTSTRAP DELLA DENSITA' DI PREVISIONE DEI RENDIMENTI IN MODELLI ARMA-GARCH. INTERVALLI DI PREVISIONE PER VAR ED ES. LA VALUTAZIONE DELLE DENSITA' DI PREVISIONE: PITS, TEST DI BERKOWITZ, REGOLE DI SCORING.CASE STUDIES. MODULO II STIMATORI NONPARAMETRICI E DATI DIPENDENTI, PRINCIPALI PROPRIETÀ, APPLICAZIONI A SERIE STORICHE FINANZIARIE. |
Metodi Didattici | |
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LEZIONI ED ESERCITAZIONI AL CALCOLATORE |
Verifica dell'apprendimento | |
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COLLOQUIO ORALE CON DISCUSSIONE DI UN PROJECT WORK. |
Testi | |
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GNEITING, TILMANN AND RAFTERY, ADRIAN E., (2007), STRICTLY PROPER SCORING RULES, PREDICTION, AND ESTIMATION, JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 102, ISSUE , P. 359-378. MORGAN B. (1984) ELEMENTS OF SIMULATION (CHAPMAN & HALL/CRC TEXTS IN STATISTICAL SCIENCE). LORENZO PASCUAL, JUAN ROMO, ESTHER RUIZ (2006) BOOTSTRAP PREDICTION FOR RETURNS AND VOLATILITIES IN GARCH MODELS, COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, VOLUME 50, ISSUE 9,PAGES 2293-2312, ISSN 0167-9473, HTTP://DX.DOI.ORG/10.1016/J.CSDA.2004.12.008. (HTTP://WWW.SCIENCEDIRECT.COM/SCIENCE/ARTICLE/PII/S0167947304004001) |
Altre Informazioni | |
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MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO (DATI, SOFTWARE, DISPENSE) VERRÀ DISTRIBUITO ATTRAVERSO IL SITO WEB DEL DOCENTE. |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-03-11]