Obiettivi Formativi

L’obiettivo del corso è di introdurre lo studente alla pianificazione di un’indagine statistica in ambito socio-economico, con particolare attenzione all’analisi del comportamento delle famiglie nei rapporti con gli intermediari finanziari e creditizi. L’approccio prevede lo studio di metodologie per l’indagine campionaria e per l’analisi dei dati, col ricorso a tecniche statistiche multivariate e l’utilizzo di appositi packages. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà possedere conoscenze statistiche utili per il supporto alle decisioni in ambito finanziario e creditizio.

Learning Goals

The aim of the course is to provide the student the tools for planning a statistical survey in a socio-economic context, focusing, in particular, the analysis of the behavior of families in dealing with financial and credit intermediaries. The approach involves the study of methodologies for sampling and data analysis, with the use of multivariate statistical techniques and related packages. At the end of the course, the student must have knowledge for the use of the aforementioned statistical knowledge to support financial and credit decisions.

Metodi didattici

Il corso è articolato su lezioni teoriche frontali e laboratorio informatico, con applicazioni su basi di dati di provenienza Banca dItalia e Istat. Vengono utilizzati packages open source specifici che rimangono nella disponibilità dello studente. In particolare il package GRETL, scaricabile gratuitamente da: http://gretl.sourceforge.net/win32/index_it.html

Teaching Methods

The course is divided into two parts: i) theoretical lectures and ii) computer lab. Specific applications consist of the use of dataset provided by Bank of Italy and Istat. Packages "open source" will be provided to students. In particular, the package GRETL, downloadable from: http://gretl.sourceforge.net/win32/index_it.html

Prerequisiti

-Conoscenza della Statistica e della Probabilità a un livello elementare

Prerequisites

-Basic knowledge of Statistics and Probability

Verifiche dell'apprendimento

La prova d'esame verte sia sull’accertamento della conoscenza della teoria (con una o più prove scritte), sia sulla capacità di applicare su dati empirici o simulati quanto appreso, tramite una o più prove computazionali. La valutazione viene effettuata in trentesimi. Viene giudicato sufficiente il raggiungimento, da parte dello studente, di un livello di preparazione che gli permetta di individuare correttamente, e mettere in pratica, la metodologia di indagine utile per affrontare un problema specifico. La valutazione cresce in misura diretta al grado di autonomia dello studente nell’analisi e nel confronto fra modelli e metodologie alternative. Viene valutata positivamente anche la capacità di analizzare i risultati ottenuti con adeguato spirito critico.

Assessment

The knowledge acquired by the student in theoretical issues and the ability to solve application problems is evaluated by considering both the scores obtained in the intermediate test and in the final exam. A level of knowledge that allows the student to utilize proper methods to solve specific problems is requested, as well as the ability to compare alternative models and methodologies. In addition, The ability to critically analyze the results is positively evaluated.

Programma del Corso

La progettazione di indagine statistica (4 CFU) Concetti introduttivi La classificazione dei caratteri statistici. Statistica descrittica e inferenziale. Le fonti statistiche ufficiali, nazionali e internazionali, l’indagine della Banca d’Italia sui Bilanci delle Famiglie Italiane. Indagini campionarie. Campionamento probabilistico e non probabilistico: i disegni di campionamento più comunemente adottati. Problemi di campionamento: errori di rilevazione e mancate risposte. Il questionario. Tecniche di somministrazione del questionario. L’intervista. La formulazione delle domande. La verifica del questionario. La codifica delle variabili. Il questionario dell’indagine della Banca d’Italia sui Bilanci delle Famiglie. Analisi statistica descrittiva dei dati di un’indagine campionaria. Studio delle distribuzioni. Indicatori di sintesi delle distribuzioni. Medie, indicatori di variabilità, misure della dipendenza. Applicazioni su dati reali (Banca d’Italia) con l’utilizzo delle funzioni del foglio elettronico e di appositi packages Metodi di analisi statistica multivariata (5 CFU) Il modello di regressione lineare multipla: stima, previsione, verifica di ipotesi, problemi di specificazione. La regressione logistica, binomiale e multinomiale. Analisi delle componenti principali e l’analisi fattoriale. Lo scaling multidimensionale. Applicazioni su dati reali (Banca d’Italia) con l’utilizzo delle funzioni del foglio elettronico e di appositi packages.

Course Syllabus

Statistical survey design (4 credits) Introductory concepts. The classification problems in Statistics. Descriptive and inferential Statistics. National and international statistical sources. The Bank of Italy Survey on Italian household Income and Wealth. Sampling surveys. Probabilistic and non-probabilistic sampling: most commonly adopted sampling designs. Sampling problems: survey errors and no responses. The questionnaire. Techniques for a questionnaire administration. The interview. How to ask questions. Verification of the questionnaire. How coding survey information as variables. The questionnaire of the Bank of Italy Survey on Household’s Income and Wealth. Descriptive statistical analysis of the data from a sample survey. Distribution Analysis. Descriptive synthetic indicators of distributions. Averages, variability and dependence measures. Applications on Bank of Italy’s dataset with the use of spreadsheet functions and specific packages. Multivariate statistical analysis methods (5 CFU) The multiple linear regression model: estimation, prediction, hypothesis testing, models specification. Logistic, binomial and multinomial regression. Principal Component Analysis and Factorial Analysis. Multidimensional Scaling. Empirical Applications on Bank of Italy’s dataset by using spreadsheet tools and specific packages.