ITALIANO

Il corso vuole rendere gli studenti in grado di: descrivere un insieme di dati, utilizzare modelli statistici evidenziando l’utilità delle tecniche statistiche per l'analisi empirica nelle varie discipline che caratterizzano il corso di laurea

- L. D'Ambra, LEZIONI DI INFERENZA STATISTICA. Editore: Rocco Curto, 2015.
- R. Carter Hill, Williman E. Griffiths, Guay C. Lim – PRINCIPI DI ECONOMETRIA - Zanichelli

Il corso si propone
a) lo sviluppo delle conoscenze degli strumenti statistici, la capacità di analisi statistiche per lo studio di problemi concreti. La capacità di utilizzo di pacchetti di software statistico e la conoscenza di un ambiente di programmazione lineare. La capacità dell’utilizzo di tecniche e metodi e/o strategie utilizzate in ambito finanziario.
b) Di permettere allo studente di comprendere ed utilizzare in modo appropriato i principali metodi statistici adottati in campo scientifico, funzionali alle discipline in cui è articolato il corso di laurea.
c) la sperimentazione dei metodi e modelli statistici con l’utilizzo di pacchetti di software statistico, la capacità di comunicazione dei risultati delle analisi effettuate e delle soluzioni proposte;
d) Di fornire una esperienza pratica su esempi di dati reali mediante esercitazioni.

Conoscenze di elementi di statistica e probabilità

La didattica si basa sulla seguente articolazione:
- Lezioni frontali durante le quali il docente presenta gli argomenti del corso e invita gli studenti a partecipare attivamente ad esse, presentando esempi, formulando domande e rispondendo a domande.
- Esercitazioni svolte dal docente durante le quali si analizzano sia dati fittizi che reali anche con l'utilizzo di excel.
- Esercitazioni svolte dagli studenti con la supervisione del docente durante le quali gli studenti analizzano un problema statistico al fine di utilizzare le tecniche statistiche più appropriate presentate durante il corso e di interpretare i risultati.
- Studio individuale: agli studenti sono suggeriti alcuni libri di testo, slide ed esercizi disponibili on line funzionali allo sviluppo di autonome capacità di apprendimento.

Esercitazioni svolte dagli studenti con la supervisione del docente durante le quali gli studenti analizzano un problema statistico al fine di utilizzare le tecniche statistiche più appropriate presentate durante il corso e di interpretare i risultati.

Verifica ad hoc per gli studenti Erasmus

Nel corso si affrontano i seguenti argomenti:
- Teoria del Portafoglio.
- Modello di regressione lineare e multipla.
- Modelli per dati panel.
- Metodo della massima verosimiglianza.
- Modello di regressione logistica.

Italian

In particular, the course aims to make students able to : describe a set of data, use the statistica model for the empirical analysis in the various disciplines that characterize the degree course.

- L. D'Ambra, LEZIONI DI INFERENZA STATISTICA. Editore: Rocco Curto, 2015.
- R. Carter Hill, Williman E. Griffiths, Guay C. Lim – PRINCIPI DI ECONOMETRIA - Zanichelli

The course is proposed
a) the development of statistical skills, statistical analysis for the study of concrete problems. The ability to use linear programming software. The ability to use techniques and methods and / or strategies in the financial field.
b) To have the student understand and use appropriately the principles of the methods adopted in the scientific field, functional to the disciplines in which the degree course is divided.
c) experimentation of statistical software methods and programs, data communication capacity and proposed solutions;
d) To provide practical experience on real data through exercises.

Knowledge of elements of statistics and probability

The teaching is based on the following breakdown:
Lectures , during which the teacher presents the course topics, and invite students to actively participate in them, by presenting examples, asking questions and answering questions.
Exercises conducted by the teacher during which we analyze is dummy data that also real with using excel.
Exercises carried out by students with supervision of the teacher during which students analyze a statistical problem in order to use the most appropriate statistical techniques presented during the course and to interpret the results .
Individual study: the students are suggested some textbooks , slides and available online exercises useful to the development of autonomous learning ability.

Exercises carried out by students with supervision of the teacher during which students analyze a statistical problem in order to use the most appropriate statistical techniques presented during the course and to interpret the results .

Ad hoc verification for Erasmus students

The course will cover the following topics :
- Portfolio Theory
- Regression model
- Panel data
- Maximum Likelihood Estimation
- Logistic regression