Obiettivi Formativi

Obiettivi Formativi Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Lo studente al termine del corso avrà conoscenza di alcuni argomenti di Statistica Economica, in particolare: avrà conoscenza delle tecniche di analisi classica delle serie storiche e dell’analisi moderna a scopi previsivi; avrà conoscenza del sistema di contabilità nazionale aggiornato al SEC 2010; avrà conoscenza di elementi del controllo statistico della qualità. Le metodologie presentate possono essere impiegate in qualsiasi campo di ricerca empirica, ma la selezione degli argomenti, come la loro trattazione, è stata effettuata tenendo presenti le possibili applicazioni in ambito aziendale. Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding): Lo studente sarà in grado di comprendere ed eventualmente ricercare soluzioni avanzate di analisi esplorativa nel campo economico-aziendale generalista e tipiche degli ambiti dell’analisi di mercato, marketing e metodi di previsione. Autonomia di giudizio (making judgements): Lo studente sarà in grado di adeguare e generalizzare idee e tecniche acquisite per trattare anche situazioni e problemi non esplicitamente affrontati nel corso. Abilità comunicative (communication skills): Lo studente acquisirà la capacità di esprimere e comunicare problemi ed argomenti inerenti al corso. Imparerà a formalizzare problemi concreti, utilizzando gli strumenti acquisiti. Capacità di apprendere (learning skills) : Lo studente apprenderà come, in campo economico, sia a volte necessario o quantomeno utile imparare determinate metodiche per poter formulare in modo efficace e quindi “risolvere” problemi, apparentemente molto difficili, di analisi esplorativa sia a livello descrittivo che di sintesi. Modalità di accertamento : Esame orale tendente ad accertare conoscenze e capacità di comprensione applicate.

Learning Goals

Learning Goals At the end of the course the student will have knowledge of some topics of Economics, in particular: have knowledge of the techniques of classical analysis of time series analysis and the modern analysis for forecasting purposes; will be familiar with the national accounting system updated to SEC 2010; will have knowledge of elements of statistical quality control. The techniques presented can be used in any field of empirical research, but the selection of topics, such as their treatment has been made taking into account possible business applications. Assessment method: Oral examination aimed at ascertaining knowledge and understanding applied. Applied knowledge and understanding: The student will be able to understand and possibly explore advanced exploration-analysis solutions in the generalist economic-business field, typical of market analysis, marketing, and forecasting methods. Making judgments: The student will be able to adapt and generalize ideas and techniques acquired to deal with situations and problems not explicitly addressed in the course. Communication skills: The student will acquire the ability to express and communicate problems and topics related to the course. They will learn to formalize concrete problems by using the acquired tools. Learning Skills: Students will learn how, in the economic field, it is sometimes necessary or at least useful to learn certain methods to formulate effectively and thus solve "seemingly very difficult" problems of exploratory analysis both at the level Descriptive than synthesis. Methods of assessment: Oral examination aimed at acquiring knowledge and understanding skills applied.

Metodi didattici

Lezioni frontali

Teaching Methods

Lectures

Prerequisiti

Matematica: Funzioni, limiti, derivate. Statistica descrittiva : I dati e loro organizzazione ; Il confronto tra informazioni ; Indici di sintesi. Statistica inferenziale : Elementi di base di calcolo delle probabilità ; Le principali distribuzioni di probabilità ; Inferenza (concetti base) ; Teoria della stima ; Verifica delle ipotesi ; Estrazioni campionarie e numerosità campionaria.

Prerequisites

Mathematics introduction and basics of learning. Statistical inference: Calculus-based introduction to the theory of statistics. useful distributions, law of large numbers and central limit theorem, point estimation, hypothesis testing, confidence intervals, maximum likelihood, likelihood ratio tests, nonparametric procedures, theory of least squares and analysis of variance.

Verifiche dell'apprendimento

Esame orale

Assessment

Oral examination

Programma del Corso

Analisi classica delle serie storiche. La procedura di Box-Jenkins. La Contabilità nazionale italiana. il SEC 2010. Controllo statistico della qualità: le carte di controllo, il modello delle 5 P.

Course Syllabus

Classical analysis of time series. Arima models and Box-Jenkins method. National accounts: SEC 2010. Statistical quality control: Control Charts, The 5 P Model