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LABORATORIO STATISTICO INFORMATICO (112EC)

A.A. 2018 / 2019

Periodo 
Secondo semestre
Crediti 
5
Durata 
30
Tipo attività formativa 
Altro
Percorso 
[PDS0-2016 - Ord. 2016] comune
Syllabus 
Lingua insegnamento 

Italiano

Obiettivi formativi 

(Conoscenza e comprensione) Gli studenti acquisiranno familiarità con le procedure pratiche dell'analisi statistica e della matematica finanziaria ed attuariale, dalla preparazione dei dati alla presentazione dei risultati.

(Capacità di applicare conoscenza e comprensione) Gli studenti saranno in grado di risolvere autonomamente un problema utilizzando metodi della statistica e della matematica finanziaria/attuariale, interpretare criticamente i risultati dell'analisi e illustrarli.

Prerequisiti 

Teoria e applicazioni del modello lineare (corso di Modelli Statistici) e estensione del modello lineare a dati categoriali (corso di Tecniche di Indagine Statistica). Concetti di matematica finanziaria (corso di Matematica Finanziaria) e di matematica attuariale vita e danni (corsi di Matematica attuariale delle assicurazioni vita Matematica attuariale delle assicurazioni danni)

Contenuti 

Il corso si propone di esporre gli studenti all’utilizzo di algoritmi e alla preparazione di codici per l’implementazione di alcuni modelli statistici e metodologie della matematica finanziaria ed attuariale. Verrà utilizzato principalmente il linguaggio di programmazione R.Le tematiche insegnate includono le seguenti:
- Preparazione di una base di dati
- Stima di un modello lineare
- Selezione di un modello statistico
- Calcolo di rendite e ammortamenti
- Calcolo di premi e riserve per assicurazioni sulla vita
- Calcolo di premi e riserve per assicurazioni contro i danni
- Valutazione di strumenti finanziari derivati (tempo permettendo)
- Interpretazione dei risultati
- Utilizzo di alcuni pacchetti R

Metodi didattici 

Lavoro di gruppo con supervisione dei docenti, con lezioni frontali per illustrare il lavoro da svolgere.

Modalità di verifica dell'apprendimento 

Studenti frequentanti: Il voto dell'esame sarà attribuito sulla base degli elaborati approntati durante il corso.

Studenti non frequentanti: esame da svolgersi al computer, in cui sarà richiesto di analizzare dei dati con modalità simili (semplificate) a quelle previste per gli studenti frequentanti.

Testi di riferimento 

Matloff N. "The art of R programming", 2011, No Starch Press,

Manualistica di R:https://cran.r-project.org/manuals.html,

Faraway, J.J. “Practical Regression and Anova using R”, 2002, disponibile al sitohttp://cran.at.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf,

Bilder C.R., Loughin T.M. “Analysis of Categorical Data with R”, 2014, CRC Press, Taylor & Francis Group,

Charpentier A. (editor) “Computational actuarial science with R”, 2016, CRC press,

Eventualmente altro materiale distribuito dai docenti


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