Maria Lucia PARRELLA | METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

cod. 0212400023

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

	0212400023
	DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
	CORSO DI LAUREA
	ECONOMIA E COMMERCIO
	2023/2024

CURRICULUM IMPRESE E MERCATI Coorte 2021/2022

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 3
	ANNO ORDINAMENTO 2016
	PRIMO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	SECS-S/01	10	60	LEZIONE	CARATTERIZZANTE

	Obiettivi
	CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE IL CORSO SI PROPONE DI GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI CORSI DI STATISTICA, IN PARTICOLARE SARANNO RIVISTI ALCUNI TEMI DI TEORIA DELLA PROBABILITÀ ED INTRODOTTI ALCUNI METODI PER DERIVARE LA DISTRIBUZIONE DI OPPORTUNE TRASFORMAZIONI DI VARIABILI CASUALI; INOLTRE SARANNO PRESENTATI I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI AL CORSO SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI ED IL POSSIBILE IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI. ALLO STUDENTE È DATA EVIDENZA DI COME SELEZIONARE E APPLICARE OPPORTUNAMENTE GLI STRUMENTI ACQUISITI NONCHÉ DI COME INTERPRETARE E COMMENTARE I RISULTATI DELLE ANALISI EFFETTUATE.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

IL CORSO SI PROPONE DI GENERALIZZARE ED APPROFONDIRE ALCUNE CONOSCENZE ACQUISITE IN PRECEDENTI CORSI DI STATISTICA, IN PARTICOLARE SARANNO RIVISTI ALCUNI TEMI DI TEORIA DELLA PROBABILITÀ ED INTRODOTTI ALCUNI METODI PER DERIVARE LA DISTRIBUZIONE DI OPPORTUNE TRASFORMAZIONI DI VARIABILI CASUALI; INOLTRE SARANNO PRESENTATI I PRINCIPI FONDANTI DELL'INFERENZA STATISTICA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI AL CORSO SARANNO PRESENTATI EVIDENZIANDO ALCUNI RILEVANTI RISULTATI TEORICI ED IL POSSIBILE IMPIEGO IN CONTESTI EMPIRICI. ALLO STUDENTE È DATA EVIDENZA DI COME SELEZIONARE E APPLICARE OPPORTUNAMENTE GLI STRUMENTI ACQUISITI NONCHÉ DI COME INTERPRETARE E COMMENTARE I RISULTATI DELLE ANALISI EFFETTUATE.

	Prerequisiti
	STATISTICA

	Contenuti
	INFERENZA (5 CFU) •CAMPIONAMENTO: POPOLAZIONE E CAMPIONE; DISTRIBUZIONE DEL CAMPIONE; STATISTICA E MOMENTI CAMPIONARI. MEDIA CAMPIONARIA, LEGGE DEI GRANDI NUMERI; TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE. •STIMA PARAMETRICA. METODI PER LA RICERCA DI STIMATORI: METODO DEI MOMENTI; MASSIMA VEROSIMIGLIANZA.; ALTRI METODI. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI: ERRORE QUADRATICO MEDIO; CONSISTENZA E BAN; FUNZIONI PERDITA E FUNZIONI RISCHIO. SUFFICIENZA.: CRITERIO DI FATTORIZZAZIONE, STATISTICHE SUFFICIENTI MINIMALI. STIMATORI NON DISTORTI. STIMATORI BAYESIANI. •FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA E QUANTITÀ COLLEGATE, LOG-VEROSIMIGLIANZA, FUNZIONE PUNTEGGIO, INFORMAZIONE OSSERVATA E ATTESA. • ESEMPLIFICAZIONE DELL’INFERENZA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA NELL’AMBITO DEL MODELLO LINEARE. • STIMA DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA: PROPRIETÀ DELLE SMV: CONSISTENZA, DISTRIBUZIONE ASINTOTICA, RIPARAMETRIZZAZIONI. ASPETTI COMPUTAZIONALI • TEST BASATI SULLA VEROSIMIGLIANZA (TEST DEL RAPPORTO DI VEROSIMIGLIANZA, TEST DI WALD) MODELLI LINEARI (5CFU) INTRODUZIONE ALLA LOGICA DEI MODELLI STATISTICI. VISUALIZZAZIONE DI RELAZIONI TRA VARIABILI STATISTICHE. IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE E MULTIPLO. LA STIMA DEL MODELLO. PROPRIETÀ CAMPIONARIE DI STIMATORI OLS E ML. BONTÀ DI ACCOSTAMENTO E TEST SUI COEFFICIENTI. PROPRIETÀ ASINTOTICHE. MULTICOLLINEARITÀ. OUTLIERS, OSSERVAZIONI INFLUENTI E STIMA ROBUSTA DEL MODELLO. L’INTERPRETAZIONE DEL MODELLO. CRITERI DI INFORMAZIONE E SELEZIONE DELLE VARIABILI. IL PROBLEMA DELLA PREVISIONE. MISPECIFICAZIONE DELLA FORMA FUNZIONALE. IL PROBLEMA DELL’ETEROSCHEDASTICITÀ. CORREZIONE DI WHITE PER GLI STANDARD ERRORS. TEST PER ETEROSCHEDASTICITÀ. IL PROBLEMA DELL’AUTOCORRELAZIONE. HAC STANDARD ERRORS. TEST PER AUTOCORRELAZIONE.

Contenuti

INFERENZA (5 CFU)
•CAMPIONAMENTO: POPOLAZIONE E CAMPIONE; DISTRIBUZIONE DEL CAMPIONE; STATISTICA E MOMENTI CAMPIONARI. MEDIA CAMPIONARIA, LEGGE DEI GRANDI NUMERI; TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE.
•STIMA PARAMETRICA. METODI PER LA RICERCA DI STIMATORI: METODO DEI MOMENTI; MASSIMA VEROSIMIGLIANZA.; ALTRI METODI. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI: ERRORE QUADRATICO MEDIO; CONSISTENZA E BAN; FUNZIONI PERDITA E FUNZIONI RISCHIO. SUFFICIENZA.: CRITERIO DI FATTORIZZAZIONE, STATISTICHE SUFFICIENTI MINIMALI. STIMATORI NON DISTORTI. STIMATORI BAYESIANI.
•FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA E QUANTITÀ COLLEGATE, LOG-VEROSIMIGLIANZA, FUNZIONE PUNTEGGIO, INFORMAZIONE OSSERVATA E ATTESA. • ESEMPLIFICAZIONE DELL’INFERENZA BASATA SULLA VEROSIMIGLIANZA NELL’AMBITO DEL MODELLO LINEARE. • STIMA DI MASSIMA VEROSIMIGLIANZA: PROPRIETÀ DELLE SMV: CONSISTENZA, DISTRIBUZIONE ASINTOTICA, RIPARAMETRIZZAZIONI. ASPETTI COMPUTAZIONALI • TEST BASATI SULLA VEROSIMIGLIANZA (TEST DEL RAPPORTO DI VEROSIMIGLIANZA, TEST DI WALD)

MODELLI LINEARI (5CFU)
INTRODUZIONE ALLA LOGICA DEI MODELLI STATISTICI. VISUALIZZAZIONE DI RELAZIONI TRA VARIABILI STATISTICHE. IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE E MULTIPLO. LA STIMA DEL MODELLO. PROPRIETÀ CAMPIONARIE DI STIMATORI OLS E ML. BONTÀ DI ACCOSTAMENTO E TEST SUI COEFFICIENTI. PROPRIETÀ ASINTOTICHE. MULTICOLLINEARITÀ. OUTLIERS, OSSERVAZIONI INFLUENTI E STIMA ROBUSTA DEL MODELLO. L’INTERPRETAZIONE DEL MODELLO. CRITERI DI INFORMAZIONE E SELEZIONE DELLE VARIABILI. IL PROBLEMA DELLA PREVISIONE. MISPECIFICAZIONE DELLA FORMA FUNZIONALE. IL PROBLEMA DELL’ETEROSCHEDASTICITÀ. CORREZIONE DI WHITE PER GLI STANDARD ERRORS. TEST PER ETEROSCHEDASTICITÀ. IL PROBLEMA DELL’AUTOCORRELAZIONE. HAC STANDARD ERRORS. TEST PER AUTOCORRELAZIONE.

	Metodi Didattici
	LEZIONI FRONTALI

	Verifica dell'apprendimento
	LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO AVVIENE SULLA BASE DI UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA, DI NOVANTA MINUTI, HA LO SCOPO DI VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI APPLICARE GLI STRUMENTI ACQUISITI DURANTE IL CORSO. ESSA È COMPOSTA DA TRE ESERCIZI ,VALUTATI DA 1-10 PUNTI CIASCUNO, PER UN TOTALE DI 30 PUNTI. LA PROVA ORALE, DELLA DURATA DI CIRCA 20 MINUTI, HA LO SCOPO DI VALUTARE LA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA, L'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E LA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. IL VOTO FINALE, ESPRESSO IN TRENTESIMI TIENE CONTO DELL'ESITO DELLE DUE PROVE

Verifica dell'apprendimento

LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO AVVIENE SULLA BASE DI UNA PROVA SCRITTA E UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA, DI NOVANTA MINUTI, HA LO SCOPO DI VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI APPLICARE GLI STRUMENTI ACQUISITI DURANTE IL CORSO. ESSA È COMPOSTA DA TRE ESERCIZI ,VALUTATI DA 1-10 PUNTI CIASCUNO, PER UN TOTALE DI 30 PUNTI. LA PROVA ORALE, DELLA DURATA DI CIRCA 20 MINUTI, HA LO SCOPO DI VALUTARE LA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA, L'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E LA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. IL VOTO FINALE, ESPRESSO IN TRENTESIMI TIENE CONTO DELL'ESITO DELLE DUE PROVE

	Testi
	D. PICCOLO, STATISTICA,1998, IL MULINO (III EDIZIONE) MARNO VERBEEK, ECONOMETRIA, ZANICHELLI (CAPITOLI 1-4)

	Altre Informazioni
	MATERIALE DIDATTICO AGGIUNTIVO SARÀ FORNITO DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO

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Maria Lucia PARRELLA | METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA