Corso di formazione Econometria: Eviews e Simulatore di Rischi

Introduzione

Concetti generali di econometria

• Comprendere i concetti base dell’econometria
• Conoscere le variabili e le misurazioni utilizzate
• Panoramica sulla probabilità e sui livelli di fiducia
• Interferenza statistica e calcolo dei percentili
• Distribuzioni di probabilità teoriche
• Test di significatività e metodi per determinare gli intervalli di fiducia
• Gestione della situazione di asimmetria nei dati
• Cenni sulla curtosi
• Analisi ANOVA

Analisi di regressione

• Concetti fondamentali della regressione
• Comprendere la regressione lineare
• Metodi di stima nella regressione
• Interferenze statistiche derivanti dall’uso della regressione
• Conoscenza degli assunti statistici applicati alla regressione
• Rilevamento e valutazione delle violazioni di tali assunti
• Cosa si intende per regressione spuria
• Tipologie dei modelli di regressione
• Trasformazione delle variabili in base alle esigenze analitiche
• Interpretazione corretta dei coefficienti calcolati
• Differenze tra modelli di regressione lineari e non lineari

Analisi delle serie storiche

• Componenti che caratterizzano una serie temporale
• Diversi metodi di scomposizione della serie temporale
• Identificazione delle tendenze, dei cicli e della stagionalità
• Esecuzione dei test per la verifica della stazionarietà
• Lettura corretta di grafici e correlogrammi
• Svolgimento del test sull’esistenza di radici unitarie
• Tecniche per rendere stazionarie le serie temporali non stazionarie
• Processi statistici caratterizzati da stazionarietà
• Applicazioni complesse di trasformazione nei modelli econometrici
• Metodologie per le previsioni economiche e temporali

Reti neurali

• Fondamenti teorici e metodologici delle reti neurali
• Struttura organizzativa di una rete neurale
• Concetti introduttivi all’apprendimento automatico
• Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato
• Contrasti tra tecniche di machine learning ed econometria tradizionale

Modellazione del rischio finanziario

• Strumenti per la quantificazione dei rischi presenti nei mercati finanziari
• Determinazione della probabilità di verificarsi di un determinato evento critico
• Significato e applicazioni del coefficiente di variazione
• Calcolo del capitale necessario a coprire i rischi previsti

Catene di Markov e simulazioni Monte Carlo

• Concetti base legati alla simulazione computazionale e ai modelli ad essa associati
• Distribuzione dei risultati previsti e relative probabilità
• Costruzione di profili statistici specifici per i dati in esame
• Gestione delle variabili casuali e dei risultati derivanti da esse

Valutazione della fattibilità di un progetto

• Identificazione dei criteri fondamentali per la selezione di un progetto da realizzare
• Analisi dell’elasticità della domanda legata al progetto in esame
• Valutazione economica della sostenibilità e fattibilità del progetto
• Metodiche per determinare il punto di pareggio rispetto al rischio assunto
• Calcolo corretto del flusso economico netto generato dal progetto
• Utilizzo delle più comuni utilità analitiche per la valutazione dei dati
• Esecuzione di analisi di stress per testare la robustezza del progetto

Conclusioni e indicazioni sulle fasi successive da intraprendere