Introduzione ai metodi statistici, alla programmazione statistica ed alle applicazioni finanziarie della scienza dei dati
Prerequisiti
Conoscenze di base di statistica. Conoscenze di base di programmazione
Metodi didattici
I metodi didattici consistono di tre tipi di lezioni frontali: 1) lezioni frontali svolte in aula mediante slide riassuntive; 2) lezioni frontali svolte in aula mediante lettura e programmazione di codice R; 3) lezioni di autoapprendimento svolte in aula nelle quali gli studenti eseguono il codice presentato con la supervisione del docente. I materiali didattici consistono di capitoli del libro di riferimento: James, With, Hastie, Tibshirani: An introduction to statistical learning, with applications in R, 2023. I capitoli del libro andranno integrati con codici software e dati tratti dallo stesso libro, al fine di riprodurne i contenuti.
Verifica Apprendimento
L'esame finale consiste in un rapporto di analisi di un database che verrà distribuito in classe. Nell'eleborato, gli studenti dovranno focalizzarsi sui metodi di data science introdotti nel corso, e dimostrare di avere una piena comprensione dei metodi statistici per la finanza; dovranno inoltre integrare le analisi con le opportune interpretazioni economico e finanziarie dei risultati. Il formato del report finale è un file di presentazione (power point o pdf) che evidenzi i modelli usati, le elaborazioni effettuate ed i risultati ottenuti. highlighting the used La presentazione verrà integrata con una discussione degli argomenti visti a lezione. Gli studenti lavoratori dovranno contattare il docente direttamente per i necessari accordi per l'esame, comprensivi dei materiali di studio e da elaborare per l'esame.
Testi
James, With, Hastie, Tibshirani: An introduction to statistical learning, with applications in R, 2023.
Contenuti
Regressione lineare, regressione logistica, metodi di regolarizzazione, modelli ad albero, reti neurali, confronto fra modelli, applicazioni a problemi predittivi e di misura dei rischi per la finanza e le tecnologie finanziarie
