Il Corso di Statistica è offerto in due versioni: la versione Standard, impartita agli studenti della Classe Standard, e la versione Challenge, impartita agli studenti della Classe d’Onore. L’opzione tra Classe Standard e Classe d’Onore dovrà essere esercitata entro e non oltre la data che verrà comunicata nella prima lezione del Corso. Per la Classe Standard, che condivide con la Classe d’Onore il programma di base del Corso di Statistica, le ultime lezioni (cioè l’ultimo quarto del Corso) dopo la parte di base comune, non affrontano nuovi argomenti essendo finalizzate esclusivamente alla preparazione dello studente, tramite esercizi, in vista dell’esame di fine Corso. Al contrario, per la Classe d’Onore le ultime lezioni sono dedicate a fornire allo studente ulteriori e più avanzati strumenti statistici (che sono materia d’esame per gli studenti della Classe d’Onore) particolarmente professionalizzanti per le loro importanti applicazioni aziendali in finanza, marketing, auditing contabile, controllo statistico di qualità della produzione, ecc. Chi supera l’esame con la versione Challenge ottiene un punto aggiuntivo (su 110) in sede di valutazione di laurea. Gli obiettivi del programma di base, comune ad entrambe le Classi, del Corso di Statistica si suddividono nei seguenti due filoni principali.

 

Statistica descrittiva. I valori delle variabili micro e macro economiche che si osservano nella realtà dei mercati, valori che sono detti dati grezzi, non danno luogo ai grafici e alle funzioni che lo studente di economia aziendale ha appreso nei corsi di matematica e matematica finanziaria. La Statistica descrittiva (anch’essa disciplina matematica) riempie tale vuoto nelle competenze matematiche e professionali dello studente di economia aziendale dandogli gli strumenti di analisi, di sintesi e grafici, cioè gli strumenti statistici, per poter trarre dai dati grezzi delle variabili micro e macro economiche le informazioniutili per le decisioni imprenditoriali e finanziarie. In particolare lo studente di economia aziendale apprenderà a trarre tali informazioni da diversi tipi di grafici generati con il softwareExcel (software utilizzato in pressoché tutte le aziende a livello mondiale, dalle più grandi alle più piccole).

 

Calcolo delle probabilità e Statistica Inferenziale. Il rischio imprenditoriale e finanziario è originato unicamente dal fatto che i valori futuri delle variabili micro e macro economiche non si possono conoscere con certezza in anticipo rispetto al tempo futuro in cui si vedrà se l’iniziativa imprenditoriale o finanziaria ha avuto successo o è fallita. Ciò vuol dire che le variabili micro e macro economiche non sono le variabili che lo studente di economia aziendale ha appreso nei corsi di matematica e matematica finanziaria, bensì sono variabili aleatorie o stocastiche cioè variabili i cui valori (o insiemi di valori) hanno solo una certa probabilità (alta, bassa, ecc.) di verificarsi in futuro, ma non la certezza. Il Calcolo delle probabilità e la Statistica Inferenziale (anch’esse discipline matematiche) riempiono tale vuoto nelle competenze matematiche e professionali dello studente di economia aziendale dandogli gli strumenti probabilistici e statistici per fare previsioni o stime dei valori futuri e non noti delle variabili micro e macro economiche e sulla base delle quali (previsioni o stime)  prendere decisioni imprenditoriali e finanziarie.

 

Statistica descrittiva. Dati grezzi, frequenza assoluta e relativa, frequenza cumulata, rappresentazioni grafiche e tabellari, indici statistici (moda, media, varianza, deviazione standard, quantili, mediana), la frequenza relativa osservata come indice o misura della plausibilità del verificarsi di un evento aleatorio.

Calcolo delle probabilità e Statistica Inferenziale. I modelli probabilistici (variabili aleatorie) uni-dimensionali discreti e continui. In particolare: il modello gaussiano e il modello logonormale (p. es. per la distribuzione rispettivamente del rendimento aleatorio ed del prezzo aleatorio di un titolo finanziario quotato in Borsa). Modelli probabilistici n-dimensionali (vettori aleatori), analisi della dipendenza bi-dimensionale, correlazione lineare. Distribuzioni esatte ed approssimate asintoticamente (teorema centrale del limite). Introduzione alla Statistica Inferenziale: censimento e campionamento. Popolazione statistica, campione casuale e realizzazione campionaria, stimatori di un parametro della popolazione e loro proprietà. Stima puntuale e per intervallo del valore atteso, stima puntuale della varianza. Test statistici. Modello di regressione lineare: metodo dei minimi quadrati, stima dei coefficienti e test sui parametri.

Per la Classe Standard, che condivide con la Classe d’Onore il programma di base del Corso di Statistica, le ultime lezioni, dopo quelle della parte di base comune, non affrontano nuovi argomenti essendo finalizzate esclusivamente alla preparazione dello studente, tramite esercizi, in vista dell’esame di fine Corso.

Per la Classe d’Onore oltre al programma di base comune ad entrambe le Classi, fa parte del programma d’esame anche il programma svolto nelle ultime lezioni dedicate a fornire allo studente ulteriori e più avanzati strumenti statistici particolarmente professionalizzanti per le loro importanti applicazioni aziendali in finanza, marketing, auditing contabile, controllo statistico della qualità della produzione, ecc.

Per entrambe le Classi l’esame si svolge in forma scritta e, compatibilmente con le modalità organizzative di impiego del laboratorio informatico, con una parte svolta mediante il software Excel o mediante una prova di abilità di lettura di tabulati cartacei prodotti con Excel stesso. Eventuali ulteriori dettagli o varianti circa le modalità d’esame verranno comunicati durante lo svolgimento del Corso.

Piccolo. D., Statistica per le decisioni, 2004, Editore Il Mulino, Bologna.

Eventuale altro materiale didattico sarà comunicato e/o distribuito in aula durante lo svolgimento del corso.

Cicchitelli, G., Probabilità e Statistica, 2001, Maggioli Editore, Ravenna.

Mood A.M., Graybill, F.A., Boes, D.C., Introduction to the theory of statistics, 1991, Editore McGraw-Hill.

Piccolo D., Statistica, 2000, Editore Il Mulino, Bologna.

Eventuale altro materiale didattico sarà comunicato e/o distribuito in aula durante lo svolgimento del corso.

Adams, A., Booth, P., Bowie, D., Freeth, D., Investment mathematics, 2003, Editore Wiley.

Brasini, S., Freo, M., Tassinari, F., Tassinari, G., Statistica aziendale ed analisi di mercato, 2004, Editore Il Mulino, Bologna.

Dickinson, J.P., Statistical analysis in accounting and finance, 1990, Editore Prentice-Hall.

Guy, D.M., Carmichael, D.R., Whittington, O.R., Audit sampling. An introduction, 1998, Editore Wiley

Ruppert, D., Statistics and Finance, 2004, Editore Springer.

Eventuale altro materiale didattico sarà comunicato e/o distribuito in aula durante lo svolgimento del corso.