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Docente
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BORRA SIMONE
(programma)
Programma del corso:
1. Richiami di Inferenza statistica
1.1 Elementi di calcolo delle probabilità
1.2 Variabili casuali: definizione, funzione di ripartizione, valore atteso e varianza, v.c. notevoli
1.3 Stima puntuale, proprietà degli stimatori, metodi di costruzione
1.4 Verifica delle ipotesi: definizioni, test Z
1.5 Intervallo di confidenza: definizioni, intervallo di confidenza Z
2. Modelli statistici
2.1. Definizione di modello statistico
2.2. Modelli lineari e non lineari
2.3. Classificazione dei modelli
2.4. Regressione lineare semplice: ipotesi, interpretazione, stima dei parametri, bontà di adattamento, test t
2.5. Modello Logit: ipotesi, interpretazione, stima ML dei parametri, test Z
2.6. Modello Probit: ipotesi, interpretazione, stima ML dei parametri, test Z
3. Statistica multivariata
3.1. La struttura dei dati
3.2. Regressione lineare multipla: ipotesi, stima dei parametri, bontà di adattamento, test t ed F, backward elimination
3.3. Analisi in Componenti Principali:definizione degli obiettivi, soluzione, proprietà delle componenti, selezione delle componenti, interpretazione dei risultati, cerchio delle correlazioni
3.4. Modelli ANOVA: costruzione delle variabili, il modello, interpretazione
3.5. Analisi dei Gruppi: Obiettivi e dati, decomposizione della devianza, metodo non gerarchico (K-medie), metodi gerarchici (Ward, del legame singolo, medio, completo), dendogramma, scelta del numero di gruppi
4. Applicazioni: Marketing e Vendite
4.1. Metodi previsionali: metodi qualitativi, quantitativi
4.2. Modelli estrapolativi e causali
4.3. Ricerca del trend: modello AR(1), diagnostica, confronto tra modelli (AIC, BIC)
4.4. Segmentazione mediante l’analisi dei gruppi: individuazione dei gruppi, descrizione dei gruppi, opportunità di marketing sui singoli gruppi
4.5. Ricerca di mercato: l’indagine statistica, gli obiettivi, il questionario, la strategia campionaria (campione probabilistico e non), tipo di campionamento (semplice e stratificato), stima di un parametro attraverso un tipo di campione (semplice o stratificato)
5. Applicazioni: Mercati finanziari e Banking
5.1. Tipi di rischio
5.2. Basilea II e il requisito patrimoniale
5.3. Modelli di scoring
5.4. Applicazione dei modelli Logit e Probit per la previsione dei default: stima,
test z e LR, bontà di classificazione, curva SS e curva ROC
 Testo di riferimento: G. Bonollo, M. Bonollo, Statistica Aziendale. Metodi e applicazioni, McGraw-Hill, 2005
Lucidi a cura del docente in:
http://www.economia.uniroma2.it/nuovo/didattica/materiale.asp?idcorso=456
Metodi utilizzati
Lezioni frontali, esercitazioni, dimostrazioni di software statistico.
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