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 competenze statistiche utili per il supporto di 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 proper skills in statistics to support financial and credit decisions.

Metodi didattici

Il corso è articolato in lezioni frontali teoriche e pratiche, con applicazioni su dataset tratti da indagini in ambito sociale ed economico. A questo scopo, vengono utilizzati specifici packages open source.

Teaching Methods

The lessons deal with theoretical topics and related applications on dataset on socio-economic surveys. A support of "open source" packages will be provided to students

Prerequisiti

E’ consigliata la conoscenza della Statistica e della Probabilità a un livello elementare.

Prerequisites

Basic knowledge of Statistics and Probability is recommended

Verifiche dell'apprendimento

La prova d'esame verte sia sull’accertamento della conoscenza della teoria, sia sulla capacità di applicare su dati empirici o simulati quanto appreso, anche tramite una o più verifiche intermedie. 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 face 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 apreciated, as well as the ability to compare alternative methods. 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. 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, momenti di variabili casuali (richiami). 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) Richiami di algebra lineare: operazioni elementari su vettori e matrici. Determinante, matrice inversa, autovalori, autovettori, forme quadratiche. Il modello di regressione lineare multipla: stima, previsione, verifica di ipotesi, problemi di specificazione. La regressione logistica, modelli Probit e Logit, modelli a risposta multipla. Analisi delle componenti principali e analisi fattoriale. Tecniche di scaling e misurazione delle risposte. Applicazioni su dati reali (Banca d’Italia) con l’utilizzo di appositi packages

Course Syllabus

Statistical survey design (4 CFU) Introductory concepts. The classification problems in 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) Linear algebra: elementary operations on vectors and matrices. Determinant, inverse matrix, eigenvalues, eigenvectors, quadratic forms. The multiple linear regression model: estimation, prediction, hypothesis testing, models specification. Logistic regression, Probit e Logit models. Multinomial regression. Principal Component Analysis and Factorial Analysis. Items' response measurement and scaling. Empirical Applications on Bank of Italy’s dataset by using spreadsheet tools and specific packages.