METODI STATISTICI PER LA FINANZA E LE ASSICURAZIONI

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi L'obiettivo formativo primario dell’insegnamento è l'apprendimento da parte degli studenti dei principali metodi statistici per l'analisi di dati finanziari e assicurativi. Conoscenza e capacità di comprensione. Conoscenza delle principali tecniche statistiche nell'ambito dell'inferenza, delle serie storiche e dell'analisi della dipendenza per l'analisi di dati finanziari e assicurativi. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Capacità di formalizzare problemi reali nell'ambito della finanza e delle assicurazioni in termini statistici e di applicare i metodi specifici della disciplina per risolverli. Autonomia di giudizio. Capacità critiche attraverso l’applicazione di procedure statistiche ed interpretazione dei risultati ottenuti applicando le suddette procedure a insiemi di dati reali finanziari e assicurativi. Abilità comunicativa. Attraverso lo studio e lo svolgimento di esempi, acquisizione del linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato nella prova finale. Capacità di apprendimento. Gli studenti che superano l’esame acquisiscono le conoscenze che consentiranno loro, nei corsi successivi, di applicare correttamente tecniche statistiche per l'analisi di dati finanziari e assicurativi.

Canale 1
PAOLO GIORDANI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Parte 1: Modello statistico e richiami di inferenza statistica (circa 6 ore) Parte 2: Analisi di una distribuzione marginale (circa 30 ore) Parte 3: Analisi delle serie storiche: modelli ARIMA (circa 6 ore) Parte 4: Modello di regressione lineare (circa 18 ore) Parte 5: Modelli lineari generalizzati: teoria di base, modello logistico, modello loglineare (circa 12 ore)
Prerequisiti
E' utile aver acquisito i concetti di base della Statistica e della Probabilità.
Testi di riferimento
D. Ruppert, D.S. Matteson, Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, Springer, 2015. O. Vitali, Statistica per le Scienze Applicate, Cacucci Editore, Bari, vol. II, 1993. F. Martella, Appunti sui Modelli Mistura. Dispense sul modello di regressione lineare.
Modalità insegnamento
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici ed applicazioni ad esempi concreti mediante il software R.
Frequenza
La frequenza del corso non è obbligatoria ma vivamente consigliata.
Modalità di esame
Prova scritta (100 minuti) al termine dell'insegnamento volta ad accertare sia l'acquisizione degli aspetti teorici che le abilità di risoluzione di problemi concreti.
Bibliografia
Libri su metodi statistici per la finanza e le assicurazioni
Modalità di erogazione
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici ed applicazioni ad esempi concreti mediante il software R.
PAOLO GIORDANI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Parte 1: Modello statistico e richiami di inferenza statistica (circa 6 ore) Parte 2: Analisi di una distribuzione marginale (circa 30 ore) Parte 3: Analisi delle serie storiche: modelli ARIMA (circa 6 ore) Parte 4: Modello di regressione lineare (circa 18 ore) Parte 5: Modelli lineari generalizzati: teoria di base, modello logistico, modello loglineare (circa 12 ore)
Prerequisiti
E' utile aver acquisito i concetti di base della Statistica e della Probabilità.
Testi di riferimento
D. Ruppert, D.S. Matteson, Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, Springer, 2015. O. Vitali, Statistica per le Scienze Applicate, Cacucci Editore, Bari, vol. II, 1993. F. Martella, Appunti sui Modelli Mistura. Dispense sul modello di regressione lineare.
Modalità insegnamento
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici ed applicazioni ad esempi concreti mediante il software R.
Frequenza
La frequenza del corso non è obbligatoria ma vivamente consigliata.
Modalità di esame
Prova scritta (100 minuti) al termine dell'insegnamento volta ad accertare sia l'acquisizione degli aspetti teorici che le abilità di risoluzione di problemi concreti.
Bibliografia
Libri su metodi statistici per la finanza e le assicurazioni
Modalità di erogazione
Le lezioni frontali prevedono alternanza tra presentazione di aspetti teorici ed applicazioni ad esempi concreti mediante il software R.
  • Codice insegnamento1055895
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoScienze attuariali e finanziarie - Actuarial and Financial Sciences
  • CurriculumQuantitative finance
  • Anno1º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9