Alessandra AMENDOLA | STATISTICS FOR FINANCE AND INSURANCE
Alessandra AMENDOLA STATISTICS FOR FINANCE AND INSURANCE
cod. 0222400017
STATISTICS FOR FINANCE AND INSURANCE
0222400017 | |
DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
SCIENZE STATISTICHE PER LA FINANZA | |
2023/2024 |
OBBLIGATORIO | |
ANNO CORSO 1 | |
ANNO ORDINAMENTO 2014 | |
SECONDO SEMESTRE |
SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
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SECS-S/01 | 5 | 30 | LEZIONE |
Obiettivi | |
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L'INSEGNAMENTO 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 PER L’ANALISI DI VARIABILI RISPOSTA DI TIPO CONTINUO, DISCRETO O MISTO. CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE L'INSEGNAMENTO 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 PER L’ANALISI DI VARIABILI RISPOSTA DI TIPO CONTINUO, DISCRETO O MISTO. CONOSCENZA DEGLI STRUMENTI DI ANALISI STATISTICA UTILI PER LO STUDIO QUANTITATIVO DI FENOMENI RILEVANTI IN AMBITO FINANZIARIO E ASSICURATIVO, PER LA COMPRENSIONE DELLE PROBLEMATICHE E IL MIGLIORAMENTO DEI PROCESSI DECISIONALI CONNESSI. CONOSCENZA DEI METODI DI TIPO DESCRITTIVO-ESPLORATIVO E INFERENZIALE, NECESSARI PER SUPPORTARE LE DECISIONI RELATIVE A FENOMENI E/O A SISTEMI FINANZIARIE E ASSICURATIVI IN CUI QUANTITÀ DI DATI, VARIABILITÀ E INCERTEZZA DETERMINANO UN LIVELLO DI COMPLESSITÀ NON AFFRONTABILE CON ALTRE TECNICHE. CAPACITÀ DI ANALIZZARE ED INTERPRETARE INFORMAZIONI DI NATURA QUANTITATIVA, E DI PRODURRE INDICATORI, MODELLI STATISTICI E REPORT DI SUPPORTO ALL'ATTIVITÀ DI AMMINISTRAZIONE, CONTROLLO E GESTIONE DI ENTI PUBBLICI, IMPRESE PUBBLICHE E PRIVATE, OPERANTI PREVALENTEMENTE NEL SETTORE DEI SERVIZI FINANZIARI ED ASSICURATIVI. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI ANALIZZARE E VALUTARE AUTONOMAMENTE DOCUMENTI E REPORT CHE INCLUDONO INFORMAZIONI DI TIPO QUANTITATIVO, FORMULANDO GIUDIZI CRITICI SULLE MODALITÀ DI RACCOLTA DEI DATI, SULLE MODALITÀ DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI RACCOLTE E SULLA VALIDITÀ, INTERNA ED ESTERNA, DELLE CONCLUSIONI RAGGIUNTE. GLI STUDENTI AVRANNO ACQUISITO CAPACITÀ DI PRESENTARE CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO, IN MODO EFFICACE E CHIARO, L'INFORMAZIONE DI NATURA QUANTITATIVA, SIA IN FORMA ORALE CHE SCRITTA. GLI STUDENTI SARANNO SOLLECITATI AD APPRENDERE LA STRUTTURA LOGICO-CONCETTUALE NECESSARIA PER L'ANALISI E L'ELABORAZIONE DI INFORMAZIONI DI TIPO QUANTITATIVO, FORNENDO ALTRESÌ LA CAPACITÀ DI RACCORDARE LE COMPETENZE ACQUISITE CON QUELLE APPRESE NEI CORSI DI STUDIO PIÙ AFFINI (ECONOMIA, MATEMATICA FINANZIARIA E ATTUARIALI, ASSET-PRICING E INTERMEDIARI FINANZIARI) |
Prerequisiti | |
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È NECESSARIA LA CONOSCENZA DI NOZIONI DI CALCOLO MATRICIALE E DELLE PRINCIPALI TECNICHE DI INFERENZA STATISTICA |
Contenuti | |
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INTRODUZIONE ALLA LOGICA DEI MODELLI STATISTICI. RELAZIONE TRA VARIABILI STATISTICHE. STRUMENTI E TECNICHE PER LA RAPPRESENTAZIONE DI DATI MULTIVARIATI. MATRICI DI CORRELAZIONE E LORO RAPPRESENTAZIONE GRAFICA. IL MODELLO DI REGRESSIONE. LA STIMA DEL MODELLO. INFERENZA, VALIDAZIONE ED UTILIZZO DEL MODELLO. IL PROBLEMA DELLA SELEZIONE DELLE VARIABILI. ETEROSCHEDASTICITÀ ED AUTOCORRELAZIONE. OUTLIERS E ROBUSTEZZA. IL PROBLEMA DEI MISSING VALUES. LA REGRESSIONE NONLINEARE. MODELLI LOGIT E PROBIT. CASE STUDIES CON R. |
Metodi Didattici | |
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IL CORSO SI COMPONE DI 30 ORE DI DIDATTICA FRONTALE, INCLUSE LE ESERCITAZIONI. DURANTE LE ORE DI DIDATTICA FRONTALE IN AULA (CON SUPPORTO MULTIMEDIALE) , LA PRESENTAZIONE DEI TEMI DI TIPO TEORICO È AFFIANCATA ALLA PRESENTAZIONE DI CASI STUDIO E ESEMPLIFICAZIONI SU DATI REALI CON IL SOFTWARE R AL FINE DI AGEVOLARE LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI E LA CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE TEORICHE ACQUISITE. |
Verifica dell'apprendimento | |
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LO STUDENTE SARÀ VALUTATO DURANTE LA PROVA FINALE CHE SI TERRÀ IN CORRISPONDENZA DELLE DATE DEGLI ESAMI CALENDARIZZATE DAL DIPARTIMENTO. DURANTE LA PROVA FINALE LO STUDENTE DOVRÀ SOSTENERE UNA PROVA SCRITTA (VALUTATA IN TRENTESIMI) E UNA PROVA ORALE CHE SI TERRÀ, TIPICAMENTE, NEI GIORNI IMMEDIATAMENTE SUCCESSIVI. LA DATA DELLA PROVA SCRITTA È QUELLA PREVISTA DAL CALENDARIO DI DIPARTIMENTO, IL GIORNO DELLA PROVA ORALE È CONCORDATO CON GLI STUDENTI AL TERMINE DELLA PROVA SCRITTA. LA PROVA SCRITTA, SOMMINISTRATA IN LINGUA INGLESE, SI INTENDE SUPERATA CON UN VOTO MINIMO DI 18. LA PROVA, DELLA DURATA DI 90 MINUTI, È FINALIZZATA AD ACCERTARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE RAGGIUNTI DALLO STUDENTE SUI CONTENUTI METODOLOGICI ED EMPIRICI DEL PROGRAMMA DEL CORSO, NONCHÉ LA CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE TEORICHE ACQUISITE PER L’ANALISI E L’INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI STATISTICI OTTENUTI. LA PROVA ORALE CONSISTE DI UN COLLOQUIO CON DOMANDE TEORICHE E DISCUSSIONE DELL’ELABORATO SCRITTO. IL VOTO FINALE (MIN 18, MAX 30 CON EVENTUALE LODE) È ATTRIBUITO VALUTANDO GLI ESITI DELLA PROVA SCRITTA E DELLA PROVA ORALE IN CUI SARÀ VALUTATA LA PADRONANZA DEI CONTENUTI DEL CORSO, APPROPRIATEZZA DELLE DEFINIZIONI E DEI RIFERIMENTI TEORICI, CHIAREZZA DELL’ARGOMENTARE, DOMINIO DEL LINGUAGGIO SPECIALISTICO. . |
Testi | |
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1. M. VEERBEK, ECONOMETRIA, ZANICHELLI 2. LECTURE NOTES E ARTICOLI SUGGERITI DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO E DISPONIBILI SULLA PAGINA DOCENTE |
Altre Informazioni | |
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LA LINGUA D'INSEGNAMENTO È L'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: 2024-11-05]