conoscenze di Statistica inferenziale e di analisi matematica

L’insegnamento di Analisi delle Serie Storiche fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare con rigore e metodo scientifico l’analisi di fenomeni temporali.

Il corso si propone di fornire concetti, metodologie e strumenti dell’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di una o più variabili riguardanti un determinato fenomeno (ad esempio,  i principali indicatori economici).

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione dei concetti, delle metodologie e degli strumenti per l’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere le dinamiche temporali di una o più variabili economico-finanziarie.

- Conoscenza dei metodi induttivi dell’Analisi delle Serie Storiche per la stima e la verifica dei parametri di modelli stocastici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza e uso dei principali software statistici per l’analisi delle serie storiche (SPSS, Gretl).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di interpretare l’evoluzione temporale di fenomeni economici e finanziari mediante l'analisi statistica delle serie storiche e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati previsivi in ambito economico e finanziario.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva nell’ambito dello studio delle dinamiche temporali dei fenomeni economico-finanziari.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti.

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico ed economico-finanziario.

Capacità di apprendimento (learning skills)

-Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula

Lezioni in modalità telematica per emergenza COVID-19: modalità di erogazione delle lezioni online, mediante l’utilizzo della piattaforma Microsoft Teams

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova orale. Nell'ambito di questa prova i frequentanti discutono anche un saggio scritto (tesina), elaborato nel corso delle lezioni di laboratorio, su un argomento specifico assegnato durante le lezioni frontali. La tesina deve essere consegnata brevi manu ed inviata al docente mediante posta elettronica almeno 5 giorni prima della data fissata per il primo appello del semestre di svolgimento delle lezioni."

Svolgimento dell’esame in modalità telematica per emergenza COVID-19

L’esame in modalità telematica consiste in una prova orale con domande riguardanti aspetti teorici, esercizi e discussione di un saggio scritto (tesina), elaborato nel corso delle lezioni di laboratorio svolte in via telematica,  su argomenti concordati con il docente. La tesina deve essere inviata al docente mediante posta elettronica almeno 5 giorni prima della data fissata per l’orale.

In seguito allo svolgimento della prova orale in presenza, viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione, nonché dallo studente esaminato. Nel caso di prova orale in modalità telematica, il verbale viene firmato digitalmente dal Presidente della commissione.

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Commissione di esame:

De Iaco Sandra (presidente); Posa Donato (componente);  Maggio Sabrina (componente); Palma Monica (componente), Pellegrino Daniela (componente); Claudia Cappello (componente); Giuseppina Giungato (componente), Distefano Veronica (componente)

https://www.economia.unisalento.it/536

-La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

-Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante la stampa della ricevuta della prenotazione.

In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame.

-Le richieste di rinvio dell'esame, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio può essere reiterata al massimo per un anno accademico.

- La prova orale in modalità telematica per emergenza COVID-19  si svolgerà seguendo le indicazioni previste dal DR 197/2020 e le relative linee guida pubblicate su www.unisalento.it. Gli studenti iscritti all’esame sono invitati a registrarsi alla piattaforma Microsoft Teams, secondo le indicazioni pubblicate alla pagina https://www.unisalento.it/lezioni-online (Documentazione: Guida a Microsoft Teams per lo studente).

Obiettivi dell’analisi di una serie storica. Tecniche descrittive. Serie storiche stazionarie. Tipi di trasformazione per una serie storica. Autocorrelazione. Il correlogramma e sua interpretazione. Modelli di probabilità per una serie storica. Processi stocastici. Processi stazionari. Stazionarietà del secondo ordine. Processi autoregressivi e processi a media mobile. Modelli misti. Modelli integrati. Stima delle funzioni di correlazione. Stima dei parametri per i diversi modelli. Previsione. Applicazioni. 

- Dispense del docente disponibili nella pagina personale  nella sezione “Materiale didattico”.

- Metodi di analisi geostatistica per dati temporali ed areali (De Iaco, S.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D. ), 2018, Giappichelli editore, Torino, isbn 9788892119215.

- The Analysis of Time Series: An Introduction - C. Chatfield, Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science, 330 p. (only the first 5 chapters).