Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2018/2019
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Corso di afferenza: 
Corso di Corso di Laurea Magistrale in MARKETING E MANAGEMENT INTERNAZIONALE
Settore disciplinare: 
STATISTICA ECONOMICA (SECS-S/03)
Crediti: 
9
Anno di corso: 
2
Docenti: 
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
72

Obiettivi

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti necessari allo sviluppo della competenza nelle analisi dei dati attraverso l’utilizzo delle più comuni metodologie statistico-economiche. Gli studenti saranno in grado di applicare correttamente le metodologie statistiche per l’analisi di dati complessi e comunicare i risultati ottenuti.
Nella prima parte del corso si approfondiranno le tematiche proprie dell’inferenza statistica, con particolare attenzione verso i test di ipotesi e gli intervalli di confidenza.
La seconda parte verte sulle metodologie di regressione lineare e non lineare e per variabili discrete. L’ultima parte si concentrerà sull’analisi dei dati attraverso l’uso di modelli per variabili temporali.
Gli obiettivi di apprendimento del corso possono essere così declinati:
Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente deve essere in grado di comprendere le metodologie di analisi dei dati da utilizzare per raggiungere gli obiettivi richiesti e saperne comunicare i risultati ottenuti. Esse vengono apprese attraverso la partecipazione attiva alle attività frontali e completate con lo studio individuale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente deve dimostrare di essere in grado di saper individuare la metodologia di analisi maggiormente indicata per la risoluzione del problema proposto e realizzare la reportistica necessaria al trasferimento delle informazioni a soggetti terzi. Al termine del corso, lo studente dovrà essere in grado di analizzare e comunicare i risultati delle analisi condotte per poter prendere decisioni in condizioni di incertezza.
Autonomia di giudizio: una volta appresi i principali modelli di analisi dei dati, lo studente sarà in grado di comprendere i limiti e gli ambiti di applicazione di ciascuno di essi. Sarà così in grado di utilizzare in maniera critica gli strumenti appresi.
Abilità comunicative: lo studente deve essere in grado di comunicare in modo chiaro, coerente ed esaustivo le caratteristiche dei dati, le metodologie di analisi ed i risultati ottenuti. Questa abilità non può prescindere dalla correttezza del lessico utilizzato e dalla capacità di sintesi necessaria a comunicare i risultato raggiunti dalle analisi condotte.
Capacità di apprendimento: lo studente deve dimostrare una buona capacità di apprendimento riuscendo ad approfondire sulla base di ulteriori testi specialistici pertinenti le proprie conoscenze e capacità di interpretazione. Lo studente dovrà dimostrare di saper applicare correttamente le metodologie statistiche e conoscere i metodi di analisi. Egli dovrà inoltre avere la capacità di ritrovare procedure e code per l’analisi tramite software.

Prerequisiti

Anche se durante il corso saranno rivisitati, alla luce delle applicazioni, i contenuti della statistica di base, è comunque necessaria una conoscenza sufficientemente approfondita della Statistica descrittiva ed inferenziale.

Contenuti

Si introdurranno i principali metodi quantitativi volti alla comprensione, alla misura e all’analisi dei dati utili allo studio dei mercati, dell’ambiente sociale e culturale, dei fattori economici.
Dopo aver illustrato gli elementi di base della Statistica, ripercorrendo le metodologie di analisi descrittive ed inferenziali, si procederà con lo studio e l’applicazione della modellistica statistico – economica per dati complessi. Si approfondiranno i modelli di regressione utili ad analizzare i mercati ed i fattori di contesto, evidenziando la causalità tra le variabili oggetto di studio sia con dati temporali che sezionali. Questi saranno utili a generare scenari previsivi delle possibili evoluzioni del mercato.
Il corso inoltre approfondirà anche i modelli per l’analisi di dati qualitativi e panel. Durante lo svolgimento del corso, l’implementazione delle metodologie di analisi illustrate verrà eseguita mediante l’ausilio di software statistici.
Contenuti del corso:
Cenni di Statistica Descrittiva: frequenze, misure di tendenza centrale e variabilità.
Cenni di Statistica Inferenziale: test d’ipotesi e intervalli di confidenza.
Il modello di regressione lineare e multipla. Le ipotesi del modello.
Modelli non lineari. Interazione tra variabili esplicative.
Analisi dei dati temporali: stazionarietà ed integrazione. Modelli autoregressivi e a ritardi distribuiti. Modelli temporali multivariati: Vector Autoregression e Cointegrazione.
Effetti causali dinamici.
La regressione con variabili dipendenti discrete: il modello logistico.
Modelli per dati panel: pooled, fixed effects e random effects.

Metodi didattici

ll corso sarà basato su lezioni frontali e analisi dei casi studio e sarà corredato da esercitazioni da svolgere, sia in gruppo che individualmente, con i più comuni software statistici. Al termine delle esercitazioni gli studenti dovranno discutere i risultati ottenuti.
Dopo una prima fase introduttiva sugli elementi della Statistica di base, si passerà agli approfondimenti. Contestualmente, verranno introdotti i più comuni software statistici per l’analisi dei dati e, attraverso analisi guidate, si trasmetteranno agli studenti gli elementi necessari al corretto utilizzo del software e alla interpretazione dei risultati

Verifica dell'apprendimento

La valutazione del grado di apprendimento degli studenti è verificata costantemente durante l’espletamento del corso attraverso lo svolgimento di ricerche guidate e di confronto continuo tra gli aspetti teorici del corso e l’analisi dei dati. A fine corso, la prova di verifica consisterà in una prova orale che si baserà sul contenuto del programma di studio e verterà su:
- Aspetti metodologici
- Discussione dei risultati di una analisi empirica
Il voto sarà espresso in trentesimi e coniugherà gli aspetti sopracitati. L'esame si intende superato con una punteggio minimo di 18/30. Per la votazione massima si dovrà dimostrare, oltre ad un'ottima conoscenza delle metodologie proposte ed una approfondita interpretazione dei risultati dell'analisi proposta, un corretto utilizzo del lessico specialistico.

Testi

Stock e Watson, Introduzione all’econometria, Pearson Prentice Hall, u.e.
Greene, W., Econometric Analysis, Prentice Hall

Altre informazioni