ITALIANO 

Paul S.P. Cowpertwait, Andrew V. Metcalfe, “Introductory Time Series with R”. 

Obiettivi formativi:
Il corso estende e completa le competenze quantitative impartite dai insegnamenti precedenti. In particolare, fornisce competenze sulle principali metodologie statistiche per l’analisi dei fenomeni finanziari di svariata natura e approfondisce i problemi di stima dei parametri e selezione diagnostica di un modello statistico. Tali tecniche comprendono modelli per serie storiche finanziarie e diagnostiche grafiche. Inoltre, tramite l’utilizzo di un software statistico, si vuole dare allo studente la possibilità di assimilare i risultati chiave della teoria matematica, statistica e probabilistica che sono alla base della costruzione di un modello statistico.

Risultati di apprendimento attesi:
Lo studente al termine dell’insegnamento dovrà essere in grado di implementare in modo autonomo le tecniche modellistiche avanzate sopra riportate. Lo studente avrà pertanto sviluppato competenze specifiche a cui vengono associate capacità critiche di tipo diagnostico, che risultano ingredienti essenziali nella costruzione di un buon modello statistico, tramite l’ausilio degli adeguati strumenti informatici. Lo studente avrà acquisito le nozioni chiave per poter accuratamente utilizzare gli strumenti quantitativi, qualora questi diventino necessari nella soluzione di problemi concreti di natura finanziaria. 

Corsi di statistica di base 

L'insegnamento prevede 48 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali da 2 ore.
Il corso sarà organizzato in moduli le cui lezioni saranno incentrate prevalentemente sul ricorso ai seguenti metodi didattici: lezioni frontali in aula, esercitazioni e analisi di casi di studio svolte in aula multimediale mediante l’utilizzo del software R. La frequenza è fortemente consigliata. 

La valutazione del livello di apprendimento sarà effettuata con il ricorso ad una prova pratica in R ed una successiva prova orale. La prova pratica è articolata in esercizi inerenti la stima di parametri di interesse della popolazione mediante l’utilizzo di dati campionari, l’implementazione di carte di controllo e di metodi offline di controllo di qualità (analisi ANOVA) e l’elaborazione di output per la stima di modelli di regressione lineare multipla. Tale prova ha una durata di circa 15 minuti ore e rappresenta il 50% della valutazione complessiva (espressa in trentesimi) articolata in relazione agli obiettivi formativi da valutare.
La prova orale (50% della valutazione complessiva) è rivolta a sondare nel discente da un lato le abilità comunicative, di padronanza del linguaggio (non solo quello tecnico specifico della materia di riferimento) e di chiarezza espositiva, dall'altro le capacità di interpretazione dei principali output delle analisi studiate nel corso provenienti dal software R.
Le modalità d’esame sono le medesime per frequentanti e non frequentanti. 

 

Tutte le informazioni inerenti il corso, le dispense, i materiali di supporto e le esercitazioni e tutte le comunicazioni avverranno attraverso la pagina e-learning