Statistica applicata

STATISTICA APPLICATA

Prof. Enea G. Bongiorno
Prof. Aldo Goia
Prof. Caterina May

Codice Insegnamento: EC0003
SSD Insegnamento: SECS-S/01
6 CFU – 48 ore
Sede: Novara

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è quello di presentare alcuni strumenti informatici e statistici, al fine della loro successiva applicazione in ambito economico-aziendale. Gli argomenti saranno illustrati attraverso casi reali che riguardano temi di particolare attualità, come per esempio, la segmentazione dei clienti aziendali (profiling), la valutazione statistica del rischio di credito (credit scoring), l’analisi dei dati finanziari.

Contenuto del corso

1.    Introduzione ad un software dedicato (MatLab / R). Primi elementi di programmazione. Generazione e reperimento dati. Avvio alle analisi statistiche uni e bi-variate: summary statistics and plots. Prime applicazioni.
2.    Problemi di classificazione: tecniche di clustering gerarchico e non-gerarchico (k-means).
3.    Tecniche di regressione multivariata.
4.    Applicazioni:
4.1    segmentazione della clientela in gruppi omogenei sulla base dei loro comportamenti;
4.2    analisi dei comportamenti di visita a un sito web;
4.3    market basket analysis: trovare le combinazioni tipiche di prodotti acquistati dai consumatori; modello log-lineare.
4.4    Analisi di dati finanziari: Prezzi e rendimenti; Indici di borsa; Caratteristiche empiriche delle serie finanziarie. Analisi tecnica.
4.5    Analisi del rischio di credito: Indici di bilancio e previsione delle insolvenze; il Modello Z-score di Altman ed il modello di Regressione logistica; metodi di selezione delle variabili.


Prerequisiti

Si daranno per acquisite le nozioni impartite nel corso di Statistica.


Materiale didattico

Il materiale didattico verrà fornito dai docenti.
Un testo di utile consultazione è:
P. Giudici. Data Mining. Metodi informatici, statistici e applicazioni, MacGraw Hill, Ultima edizione. Il libro è reperibile in biblioteca

Per ulteriori informazioni, si prega di consultare la pagina del corso su D.I.R. all’indirizzo:

https://eco.dir.unipmn.it/


Organizzazione della didattica

Lezioni ed esercitazioni in aula informatica.


Modalità di frequenza

La frequenza al corso è facoltativa anche se caldamente consigliata.


Metodi di valutazione

Prova orale consistente nella discussione di una tesina.