8066 - STATISTICA ED ECONOMETRIA 1

Il corso, partendo dalle conoscenze base di statistica e probabilita' sviluppate nel triennio, sviluppa un vario repertorio di strumenti statistici direttamente applicabili in campo economico/finanziario. Ogni strumento viene discusso sia dal punto di vista teorico che da quello applicato. Per ogni strumento vengono analizzati esempi reali di applicazione dedicando particolare cura alla presentazione di prodotti software che ne consentano l'effettiva implementazione.

• Probabilita': riepilogo dei concetti di base; precisazione dei concetti di vettore e successione aleatori; precisazione dei concetti di distribuzione di probabilita' condizionata e di valore atteso condizionato; definizioni di convergenza.
• Inferenza classica: campione, funzioni campionarie, variabilita' campionaria; stima puntuale e stima per intervalli; concetti di efficienza e consistenza; metodo dei momenti e massima verosimiglianza; dati non campionari.
• Inferenza bayesiani: analogie e differenze col caso classico; teorema di Bayes; previsione; stima bayesiana; intervalli di probabilita'.
• Decisioni statistiche: atti e stati del mondo; incertezza sugli stati del mondo; funzione di utilita'; criteri di scelta in condizione di incertezza (Exp Ut, Minimax); applicazioni all'inferenza statistica; il caso dei tests di ipotesi.
• Previsione e sua valutazione: il problema della previsione; connessione col problema della stima; valutazione della qualita' di un predittore; pretesting bias, data mining e reality check.
• Scelta dei modelli: incertezza sul modello e sue conseguenze in ambito classico e bayesiano; approccio non parametrico; scelta del modello in ambito classico e bayesiano.

• CIFARELLI, Introduzione al calcolo delle probabilita', Mc Graw-Hill, 1998
• CASELLA, BERGER, Statistical inference, Brooks Cole, 2001
• BROOKS, Introductory econometrics for Finance, Cambridge University Press, 2003

Esame in forma scritta.