statistica e metodi per l'economia e la finanza

Obiettivo del corso è fornire agli studenti le conoscenze teoriche e le competenze operative necessarie per analizzare dati complessi e supportare processi decisionali basati sui dati. Il corso mira a sviluppare capacità di gestione, esplorazione, visualizzazione e interpretazione dei dati, di scelta e applicazione di appropriati metodi statistici, nonché di costruzione e valutazione di modelli per l’analisi, la previsione e la classificazione. Particolare attenzione è dedicata all’utilizzo di un software statistico, alla qualità e riproducibilità delle analisi e alla comunicazione chiara e rigorosa dei risultati, integrando metodi statistici e tecniche di apprendimento statistico in contesti data-driven.

Lo studente acquisirà conoscenze teoriche e metodologiche relative ai principali strumenti statistici per l’analisi dei dati, con particolare riferimento ai metodi descrittivi e inferenziali, ai modelli di regressione e classificazione e alle principali tecniche di apprendimento statistico. Sarà in grado di comprendere i presupposti, le finalità e le caratteristiche dei diversi metodi trattati, nonché di riconoscerne il ruolo nei processi di analisi, previsione e supporto alle decisioni basate sui dati.

Lo studente sarà in grado di applicare i principali metodi statistici e di apprendimento statistico a problemi concreti di analisi dei dati, selezionando gli strumenti più appropriati in relazione alla natura dei dati e agli obiettivi dell’analisi. Sarà inoltre in grado di utilizzare il software statistico R per la gestione, l’esplorazione e l’analisi dei dati, la stima dei modelli, la valutazione dei risultati e la loro rappresentazione grafica. Le competenze acquisite consentiranno di affrontare in modo autonomo problemi di previsione, classificazione e supporto alle decisioni in diversi contesti applicativi.

DD3 - Autonomia di giudizio;
Lo studente sarà in grado di valutare criticamente i risultati delle analisi, scegliere in modo motivato i metodi più appropriati in relazione al problema considerato e riconoscere limiti, assunzioni e possibili criticità delle diverse tecniche utilizzate. Sarà inoltre in grado di formulare interpretazioni autonome a supporto dei processi decisionali basati sui dati.
DD4 - Abilità comunicative;
Lo studente sarà in grado di presentare in modo chiaro, rigoroso ed efficace i risultati delle analisi statistiche, utilizzando opportunamente rappresentazioni grafiche, tabelle e indicatori di sintesi. Sarà inoltre in grado di comunicare metodi, risultati e interpretazioni sia a interlocutori con competenze statistiche sia a destinatari non specialisti.
DD5 - Capacità di apprendere in modo autonomo;
Lo studente svilupperà la capacità di approfondire e aggiornare autonomamente le proprie conoscenze nell’ambito dell’analisi dei dati, utilizzando in modo consapevole materiale didattico, documentazione software e altre fonti di approfondimento. Le competenze acquisite consentiranno di affrontare nuovi problemi di analisi dei dati e di ampliare progressivamente il proprio repertorio di metodi e strumenti.

Prima parte

• Richiami di Statistica descrittiva e di Probabilità
  Tipologie di dati, distribuzioni di frequenza e statistiche di sintesi. Concetti di base di probabilità, variabili casuali e distribuzioni di probabilità (binomiale, Poisson, normale e t di Student).
• Problemi inferenziali: stima puntuale, intervalli di confidenza e test di ipotesi
• Test di bontà di adattamento, test parametrici (su una popolazione, su due popolazioni, per una proporzione e per dati appaiati).
• Confronti tra gruppi: analisi della varianza a una via e a due vie.
  Seconda parte
• L’apprendimento statistico
  Problemi di inferenza e problemi di previsione. Metodi parametrici e non parametrici. Metodi di classificazione e di regressione.
• Modello di regressione lineare semplice e multipla
  Motivazione e definizione del modello di regressione lineare. Stima e verifica di ipotesi sui parametri di regressione. Valutazione della bontà di adattamento del modello ai dati. Analisi dei residui.
• Modelli lineari generalizzati: regressione logistica
  Motivazione e definizione del modello di regressione logistica. Stima e verifica di ipotesi sui parametri del modello. Impiego della regressione logistica nei problemi di classificazione.
• Altre tecniche di classificazione (cenni)
  Analisi discriminante lineare, metodi non parametrici KNN e alberi decisionali.
• Metodi di apprendimento non supervisionato
  Analisi delle componenti principali e metodi di clustering (gerarchico e k-means).
  Ogni argomento del programma verrà trattato attraverso lo studio di casi pratici e con l’ausilio del software statistico R. Costituiscono inoltre parte integrante del programma:
• Introduzione all’ambiente statistico R e all’ambiente di sviluppo integrato RStudio.
• Interazione con il software: caricamento e gestione dei dati, creazione delle variabili di lavoro, oggetti, funzioni e pacchetti.
• Utilizzo di dataset reali e costruzione di rappresentazioni grafiche e tabellari mediante strumenti di grafica di base e avanzata.

La valutazione finale prevede una prova pratica, svolta mediante il software statistico R, e un colloquio orale sull’intero programma del corso. La prova pratica, della durata di 1 ora e 30 minuti, richiede la consegna di uno script di R completo di comandi, commenti e interpretazione dei risultati ed è svolta alcuni giorni prima della prova orale.
La valutazione tiene conto della conoscenza dei contenuti teorici e metodologici, della capacità di applicare autonomamente i metodi statistici ai casi di studio proposti, della correttezza delle scelte effettuate, dell’interpretazione dei risultati e delle abilità comunicative dimostrate sia nell’elaborato sia durante il colloquio orale. Possono inoltre essere considerati la continuità dell’impegno e lo svolgimento degli homework assegnati durante il corso.
La prova pratica e la prova orale sono valutate in trentesimi e concorrono entrambe alla determinazione del voto finale. Gli elaborati sono sottoposti a verifica di autenticità; eventuali evidenze di non originalità dell’elaborato comportano l’annullamento della prova pratica.

Per la prima parte
CICCHITELLI, G., D’URSO, P., MINOZZO, M. (4° ed.). Statistica: principi e metodi. ISBN 8891915386 [Capitoli 1-6, 9-14, 18-22]
Per la seconda parte
JAMES, G., WITTEN, D., HASTIE, T., TIBSHIRANI, R. Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin Nuova Libraria S.p.A., Padova. ISBN 978-88-299-3094-4 [Capitoli 1-4, 8, 10]
Edizione in inglese disponibile @ https://www.statlearning.com/
Testi consigliati (approfondimento)
WICKHAM, H., GROLEMUND, G. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (1st. ed.). O'Reilly Media, Inc.
PICCOLO, D. Statistica per le decisioni (3° ed.). Il Mulino, Bologna. ISBN 978-88-15-27220-1
SGARRO, A., Franzoi, L., Vicig, P. STATISTICA DI BASE. Idee e tecniche. Zanichelli, Bologna. ISBN 9788808620187

Acquisizione delle conoscenze essenziali del sistema previdenziale italiano con analisi dei profili teorici di maggior rilievo.

conoscenza e capacità di comprensione;
o Acquisizione delle conoscenze di base relative al diritto della
sicurezza sociale
o Acquisizione della capacità di comprensione dell’evoluzione della
normativa in materia e della sua ratio
o Acquisizione della capacità di inquadrare in modo autonomo i
problemi empirici e di individuarne la corretta soluzione giuridica
o Capacità di comprensione dell’evoluzione normativa in materia

Conoscenza della disciplina nella sua dimensione collettiva e individuale

Capacità critiche e di giudizio:

• Autonomia di giudizio
  Al termine dell’insegnamento lo/la studente/studentessa dovrà essere in grado di
• Padroneggiare le fonti normative e contrattuali e di orientarsi tra i diversi istituti
• Di comprendere i collegamenti tra l’evoluzione della tutela previdenziale e l’evoluzione della disciplina del rapporto di lavoro e dei rapporti collettivi

Il sistema di sicurezza sociale nella Costituzione. Art. 38 Cost. fra assistenza sociale e previdenza sociale. I soggetti della previdenza sociale. Il rapporto contributivo. La natura dei contributi. Il rapporto giuridico previdenziale. L’automaticità delle prestazioni. Il divieto di discriminazione. L’insolvenza del datore di lavoro. Le omissioni contributive. Le prestazioni. Il sistema delle pensioni. Interventi a sostegno del reddito e a tutela del lavoro. La tutela contro gli infortuni sul lavoro e le malattie professionali. Le misure di carattere assistenziale. La previdenza complementare.

Esame orale

M. Cinelli, Diritto della previdenza sociale, Giappichelli, 2025; AA.VV. Profili giuridici della sicurezza sociale, Giappichelli, 2026

L'obiettivo fondamentale del corso è fornire gli elementi del diritto delle assicurazioni e dei mercati finanziari. In via preliminare, la materia verrà inquadrata nell'ambito del diritto dell'economia. Successivamente, saranno trattati i temi principali della disciplina, con particolare riferimento alla regolamentazione della vigilanza e alla contrattualistica e dei

Gli/le studenti dovranno essere in grado di comprendere gli elementi teorici ed applicativi inerenti il diritto delle assicurazioni e dei mercati finanziari italiano, nonché di elaborare idee originali sulla base di una comprensione non meramente dogmatica delle conoscenze acquisite

I corsisti/le corsiste saranno chiamati/e a confrontarsi con una serie di problematiche inerenti il sistema socio-assistenziale italiano, attraverso l’analisi di fattispecie concrete sottoposte alla loro attenzione dal docente.

Autonomia di giudizio
Gli/Le studenti dovranno dimostrare capacità di indagare, sulla scorta degli strumenti conoscitivi acquisiti, gli esiti applicativi degli istituti analizzati e di comprendere ed analizzare criticamente i fenomeni giuridici di diritto delle assicurazioni e dei mercati finanziari.

• Abilità comunicative
  Agli/Alle studenti sarà richiesta capacità di esposizione articolata ed organica degli elementi acquisiti, nonché di comunicazione chiara delle personali riflessioni maturate.
• Capacità di apprendere in modo autonomo
  Gli/Le studenti frequentanti saranno sollecitati/e a confrontarsi con l’analisi di testi giuridici (sentenze, atti normativi, ecc.) al fine di verificare in concreto le competenze acquisite durante il corso e le eventuali lacune nella preparazione di base, da colmare tempestivamente.

. Evoluzione storica del diritto delle assicurazioni.
2. Vigilanza: normativa europea e nazionale.
3. Imprese di assicurazione e condizioni di accesso al mercato.
4. Misure di salvaguardia e risanamento.
5. Decadenza e revoca dell'autorizzazione all'esercizio dell'attività assicurativa.
6. Cessazione dell'attività.
7. Attività delle imprese all'estero.
8. Concorrenza.
9. I contratti.
10. Diverse tipologie di assicurazione.
11. i mercati finanziari
12. gli smart conctracts
13. la vigilanza
14. il credito
15. la moneta legale e le monete digitali
16. la finanza e sostenibilità

Esame orale. Lo studente è tenuto a dimostrare il proprio livello di preparazione sugli argomenti del programma rispondendo ad almeno due domande poste dai membri della commissione (a meno che il candidato non scelga di ritirarsi prima).

S. Landini (a cura di), Manuale di diritto delle assicurazioni, Giuffrè editore 2025 e alcune parti consigliate di C. Brescia Morra, Il diritto delle banche. Le regole dell'attività, Il Mulino, 2025

L'insegnamento si propone di fornire gli strumenti teorici e metodologici dell'economia applicata per analizzare e interpretare i principali problemi economici e sociali contemporanei. Attraverso l'applicazione dei principi economici a casi concreti, il corso sviluppa la capacità di comprendere gli effetti economici, sociali e ambientali delle attività economiche e delle politiche pubbliche, con particolare attenzione ai temi dello sviluppo sostenibile, dell'equità, del benessere individuale e collettivo e del ruolo delle istituzioni.

Lo studente acquisirà una conoscenza approfondita dei principi dell'economia applicata e sarà in grado di comprendere le determinanti economiche dei principali problemi sociali, le modalità di funzionamento dei mercati e il ruolo delle politiche pubbliche nella promozione dello sviluppo sostenibile e del benessere.

Lo studente sarà in grado di applicare gli strumenti dell'analisi economica all'interpretazione di problemi economici e sociali complessi, valutare gli effetti delle politiche pubbliche e formulare analisi supportate da evidenze empiriche.

Autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento
Al termine del corso lo studente sarà in grado di formulare giudizi autonomi su problemi economici e sociali, interpretare criticamente dati e informazioni provenienti da fonti diverse, comunicare con linguaggio tecnico appropriato le proprie analisi e approfondire in autonomia temi emergenti dell'economia applicata attraverso la consultazione della letteratura scientifica e dei principali rapporti nazionali e internazionali.

Il corso affronta l'analisi economica dei principali problemi sociali ed economici contemporanei, utilizzando gli strumenti dell'economia applicata. In particolare saranno trattati i seguenti argomenti:
l'approccio dell'economia applicata all'analisi dei problemi economici e sociali;
scarsità, scelta ed efficienza nell'allocazione delle risorse;
funzionamento dei mercati e ruolo delle istituzioni;
fallimenti del mercato e intervento pubblico;
crescita economica, sviluppo e benessere;
disuguaglianza, povertà e inclusione sociale;
capitale umano, istruzione e mercato del lavoro;
ambiente, cambiamenti climatici e sostenibilità;
politiche pubbliche e valutazione degli effetti economici, sociali e ambientali;
globalizzazione, innovazione e trasformazioni economiche;
utilizzo degli strumenti dell'analisi economica nell'interpretazione di casi studio e problemi di attualità.

La verifica dell'apprendimento avviene mediante prova orale finalizzata ad accertare la conoscenza dei contenuti del corso, la capacità di applicare i principi dell'economia all'analisi dei problemi economici e sociali, la capacità di interpretazione critica dei fenomeni osservati e l'uso appropriato della terminologia economica. Eventuali elaborati o presentazioni potranno concorrere alla valutazione finale.

Charles A. Register, Paul W. Grimes, Economics of Social Issues, McGraw-Hill, ultima edizione disponibile.
Ulteriori articoli scientifici, rapporti istituzionali e materiali didattici saranno resi disponibili dal docente durante il corso.

Analisi ed esposizione di testi inglesi nell'ambito degli affari e delle scienze attuariali. Grammatica inglese e lessico specialistico.

Lo studente dovrà avere una buona conoscenza e comprensione della sintassi e del lessico inglese specialistico nell’ambito degli affari e delle scienze attuariali.
Lo studio dei testi in programma fornirà allo studente gli strumenti logico-analitici per applicare le conoscenze acquisite in ambito lavorativo ovvero nei successivi livelli di specializzazione. Con la preparazione del project work, lo studente sarà in grado di elaborare il proprio curriculum vitae con relativa lettera di presentazione e affrontare un colloquio di lavoro.

Al termine dell’insegnamento lo studente sarà in grado di:

• comunicare efficacemente in forma scritta e orale in lingua inglese argomenti attinenti gli affari e le scienze attuariali;
• affrontare un colloquio di lavoro;
• conoscere e applicare le regole di grammatica.

Lo studente svilupperà la capacità di comunicare efficacemente quanto appreso e di esprimere le proprie opinioni.
Al termine dell’insegnamento lo studente avrà acquisito la capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Grammar
Noun phrase, conjunctions, adverbs, prepositions, verb phrase, form, tense, aspect, voice, mood, direct and indirect speech, primary auxiliaries, modal auxiliaries, conditional clauses, relative clauses.
Business
Talking about first impressions, arranging to meet, work routines, projects and plans, how to start and end conversations, motivation at work, managing projects, ideas and innovation, ethical business, plan arrangements, talking about decisions, plans and predictions, personality and decision making, outsourcing, presenting factual information, employers and employees, negotiating with colleagues, starting up a new business, communications technology, talking about change, dealing in data, discussing data, cultural differences, describing past events and news.
Actuarial Science
The history of actuarial science, innovation, the actuarial career, ethical use of AI in investments, emissions reduction and climate-related risk, life insurance trends, balancing the career and personal life, ESG principles and alternative assets, cyber risks, leadership and communication, workplace diversity, reinsurance and the sidecar option.
Project work
Preparazione del proprio curriculum vitae, di una cover letter e di un colloquio di lavoro.

La modalità di accertamento delle conoscenze prevede un test a scelta multipla (grammatica, sintassi e lessico), un colloquio orale e il project work.
Il project work riguarda la redazione di un CV, una cover letter e la discussione di un colloquio di lavoro, da preparare sotto la supervisione dell’esperta linguistica. La consegna definitiva del project work, già corretto e rivisto dall’esperta linguistica, va effettuato almeno cinque giorni prima della data dell’esame, inviandolo alla prof.ssa Gaudio tramite email (con la dott.ssa Palazzo in cc), e utilizzando esclusivamente il proprio account di posta elettronica istituzionale (@studenti.uniba.it).

• Il test si considera superato se lo studente risponde correttamente ad almeno 7 domande su 10.
• Dopo il superamento del test, lo studente dovrà dimostrare di conoscere i contenuti dei testi in programma, del project work, ed essere in grado di esporli in inglese.
  Le valutazioni sono espresse in termini di “idoneità” o “non idoneità”. Qualora lo desideri, lo studente ha la facoltà di iscriversi su ESSE 3 all’esame e alle prove parziali “con voto”. In tal caso la valutazione sarà espressa in trentesimi, tuttavia tale valutazione non ha alcun rilievo ai fini del calcolo della media finale degli esami.

• Business Result Upper-Intermediate Student's Book with Online Practice, second edition, John Hughes and Jon Naunton, Oxford University Press (units 1-13). Procurarsi il testo prima dell’inizio delle lezioni.
• The Actuary (dispensa disponibile sul sito del docente)
• https://www.careers.ox.ac.uk/sitefiles/oxford-guide-careers-2024.pdf pp.47-65.

Formare figure professionali specialistiche nel campo delle tecniche attuariali, della finanza matematica dei mercati e dell'impresa, nonché delle altre metodologie quantitative applicate che riguardano le problematiche economiche, assicurative, previdenziali e finanziarie

Il corso intende far acquisire l’idea del valore dello spazio all’interno delle scelte localizzative delle attività economiche, evidenziando il ruolo dell’identità dei luoghi nell’organizzazione del territorio. L’obiettivo è porre in evidenza la struttura dei sistemi economici regionali e locali al fine di sottolinearne i caratteri strutturali e identitari e far acquisire la capacità di osservare e interpretare le realtà territoriali attraverso l’osservazione diretta e indiretta come base dell’analisi statistica
DD1 Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscenza e capacità analitica di comprensione di metodi, teorie, modelli e concetti chiave della scienza geografica finalizzati alla comprensione di temi connessi dinamiche dello sviluppo locale e della governance territoriale per aggiungere all’analisi statistica quella di tipo territoriale

DD2 Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Capacità di applicare le prospettive teorico-metodologiche della geografia economico politica al fine di saper leggere e interpretare le dinamiche spaziali dei sistemi economici regionali a tutte le scale spaziali

DD3-5 Competenze trasversali

• Autonomia di giudizio
  Saper raccogliere e analizzare, con strumenti tradizionali e informatici, dati e informazioni geografiche di tipo quantitativo e qualitativo, interpretandoli criticamente; saper valutare in piena autonomia di giudizio le problematiche connesse all’organizzazione territoriale dei sistemi economici regionali alle diverse scale spaziali motivando con chiarezze le scelte e gli approcci connessi alle metodologie della scienza geografica.
• Abilità comunicative
  Capacità di comunicare e argomentare, con uno stile personale e utilizzando una terminologia appropriata, propria dell’ambito geografico, i contenuti appresi durante il corso e capacità di interagire con i colleghi e/o esperti rispetto alle prospettive globale e locale per generare proposte
• Capacità di apprendere in modo autonomo
  Al termine del corso lo studente/studentessa avrà maturato competenza e abilità necessarie a ricercare in modo autonomo informazioni geografiche da fonti differenti (bibliografiche cartografiche, grafiche, fotografiche…) per approfondire fatti e fenomeni che richiedono un’interpretazione di tipo geografico e avrà maturato conoscenze per applicare strumenti di analisi territoriale volti al dialogo interdisciplinare

I paradigmi della ricerca geografica. Principi e metodi della scienza geografica. Le fonti di osservazione diretta e indiretta. Fattori di localizzazione e percorsi di localizzazione delle attività economiche. Il concetto di regione e di regionalizzazione applicato allo sviluppo locale e globale. Lo sviluppo economico nello spazio e nel tempo. Lo sviluppo polarizzato. Lo sviluppo locale e la governance del territorio. I sistemi locali e regionali. I sistemi economici locali e la scala spaziale. I distretti industriali. Nuove prospettive economiche: l’economia civile, l’impresa civile e lo sviluppo locale.

Modalità di verifica dell’apprendimento
Durante il corso si svolgeranno prove intermedie a carattere pratico-applicativo finalizzate a valutare la conoscenza e capacità di comprensione applicate, l’autonomia di giudizio, le abilità comunicative e la capacità di apprendere. Tali prove potranno concorrere alla valutazione finale che si realizzerà attraverso un colloquio orale relativo a tutti gli argomenti trattati.
Criteri di valutazione
Per la valutazione dell’apprendimento si utilizzeranno i seguenti criteri:

• Conoscenza e capacità di comprensione:
  Capacità di presentare, argomentare e sintetizzare in maniera critica e con un linguaggio chiaro e appropriato i contenuti e le conoscenze disciplinari acquisite
• Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
  Capacità di individuare ambiti territoriali all’interno dei quali applicare i contenuti e le conoscenze geografiche
• Autonomia di giudizio:
  Abilità di analisi autonoma e capacità di rielaborazione critica dei contenuti rispetto alle problematiche economico-territoriali
• Abilità comunicative:
  Capacità di presentare con linguaggio scientifico chiaro e appropriato contenuti e idee
• Capacità di apprendere:
  Dimostrare impegno nell’approfondimento autonomo rispetto agli argomenti e ai contenuti disciplinari recuperare in modo autonomo fonti bibliografiche adeguate all’aggiornamento conoscitivo e professionale
  Criteri di misurazione
  dell'apprendimento e di attribuzione del voto finale Il voto finale sarà espresso in trentesimi. L’esame si intende superato quanto il voto è uguale o maggiore di 18

Testi di riferimento
CONTI S., I territori dell’economia, Torino, UTET, 2012, CAPITOLO 3 e CAPITOLO 9.
MIANI F., Il territorio come volontà, Parma, AZZALI EDITORI, 2007, CAPITOLO 1.
RINELLA A., RINELLA F. (a cura di), Serre, cantine e frantoi. Viaggio nell’economia locale del Salento, Bari, Progedit, 2003, CAPITOLO I e CAPITOLO II.
GAVINELLI D., BOLOCAN GOLDSTEI M. (a cura di), Regione e Regionalizzazione, Pearson, Milano, 2022.
Note ai testi di riferimento
I testi consigliati consentono di approfondire le tematiche principali connesse alla Geografia dei sistemi economici regionali e costituiscono il riferimento primario. I testi di riferimento sono disponibili presso la Biblioteca di Geografia del Dipartimento di Finanza.
Materiali didattici
Durante le lezioni verrà reso disponibile materiale didattico finalizzato ad applicare le metodologie geografiche tese a sviluppare la capacità degli studenti di applicare le conoscenze acquisite.

Il corso si pone l’obiettivo di formare soggetti capaci di conoscere i processi e le principali aree di conoscenza che caratterizzano la gestione di un progetto.

• Conoscenza e capacità di comprensione
  Lo studente dovrà acquisire competenze relative a:
  o Conoscenza dei processi del Project Management (Avvio, Pianificazione, Esecuzione, Monitoraggio/Controllo e Chiusura).
  o Principali aree di conoscenza che caratterizzano la gestione di un progetto.
  o Vincoli di progettazione: tempo, qualità e risorse.

Lo studente dovrà applicare competenze relative a:
o Ciclo di Vita di un progetto
o Formulazione di un progetto finanziato da un bando pubblico
o Validazione dei vincoli di progettazione: tempo, qualità e risorse.

• Abilità comunicative
  Al termine dell’insegnamento lo/la studente/studentessa attraverso la presentazione del project work dovrà dimostrare di essere in grado di
  o lavorare in gruppo,
  o approfondire autonomamente alcuni argomenti del corso discutendone in aula,
  o illustrare esercizi svolti individualmente e in gruppo, con l'obiettivo di potenziare le loro capacità comunicative,
  o applicare alcune delle tecniche apprese al project work, selezionando quelle che ritengono più appropriate (in base alla loro capacità di esprimere giudizi).
• Capacità di apprendere in modo autonomo
  Al fine di stimolare le capacità di apprendimento, gli studenti sono sollecitati ad approfondire alcuni argomenti non discussi in dettaglio dal docente, in modo tale che al termine dell’insegnamento lo/la studente/studentessa dovrà essere in grado di
  o utilizzare libri, internet e / o altre fonti per ritrovare informazioni specifiche.

MODULO 1 - Introduzione

• Definizione di progetto e processo
• Cenni storici
• Evoluzione del Project Management
  MODULO 2 - La struttura di supporto del progetto
• Criticità e necessità
• Progetti e azienda
• Metodologie di sviluppo progetti
• Il modello del PMI
  MODULO 3 - Gli standard per il Project Management
• Project Knowledge Area
• Project Process Group
  MODULO 4 - Project Scope Management
• Raccogliere i requisiti
• Realizzare la WBS
• Verificare e controllare l'ambito
  MODULO 5 - Project Time Management
• Definire le attività e le sequenze
• Stimare le risorse
• Stimare le durate delle attività
• Sviluppare lo scheduling
• Performance Measurement, Variance Analysis
  MODULO 6 - Project Cost Management
• Cost Estimating e Cost Baseline
• Controllare i costi di progetto
• Earned Value Technique
  MODULO 7 - Documentazione e fattori di successo del PM
• Struttura della Documentazione dei progetti
• Benefit Management Plan
• Project Management plan e Project Charter
  MODULO 8 - Ambiente in cui operano i progetti
• Fattori che influenzano i progetti
• Sistemi Organizzativi e strutture organizzative
• PM office
• Ruoli

Lezioni frontali ed esercitazioni mirate alla realizzazione di un project work attraverso l’analisi di tipologie di progetti banditi a livello regionale (POR), nazionale (PON) o europeo (H2020). Moduli didattici disponibili sulla piattaforma Teams; agli studenti iscritti al corso sulla piattaforma sarà richiesto l'utilizzo del computer durante le lezioni.

S. Tonchia, F. Nonino – Project management – IlSole24ore (ISBN 978-88-8363-898-5).
Dennis P. Curtin – Informatica di base – McGraw Hill (ISBN 978-88-386-6747-3) QUINTA EDIZIONE.

Il corso si propone di introdurre gli studenti ai fondamenti teorici e alle tecniche applicate del Machine Learning, con particolare attenzione al loro utilizzo nell’analisi di dati sociali, economici e per la valutazione delle politiche pubbliche.
Gli studenti svilupperanno la capacità di applicare e interpretare criticamente modelli di Machine Learning utilizzando dati reali. La componente laboratoriale sarà dedicata all’analisi pratica di dataset ufficiali e alla modellizzazione statistica mediante specifici strumenti software.

Al termine del corso, lo studente dovrà conoscere i fondamenti teorici e metodologici dei principali metodi di Machine Learning applicati alle scienze sociali e comprenderne presupposti, finalità, potenzialità e limiti. In particolare, dovrà:

• comprendere la distinzione tra apprendimento supervisionato e non supervisionato;
• conoscere i principali metodi di classificazione, segmentazione e riduzione della dimensionalità;
• comprendere i criteri di stima, validazione e valutazione delle prestazioni dei modelli;
• conoscere i principali metodi per l’analisi di indicatori complessi, variabili ordinali e categoriali e costrutti latenti;
• comprendere le problematiche di interpretabilità, generalizzazione e possibile distorsione dei risultati.

Lo studente sarà in grado di applicare i metodi appresi a dati reali di natura economica e sociale. Saprà organizzare e preparare i dati, formulare un problema analitico, selezionare il modello più adeguato, valutarne le prestazioni e interpretarne correttamente i risultati in relazione alle domande di ricerca e ai processi decisionali. Sarà inoltre in grado di utilizzare software statistico per realizzare analisi riproducibili e produrre rappresentazioni e sintesi efficaci dei risultati.

Le attività formative saranno sviluppate con riferimento a problemi reali e a dati provenienti anche da fonti ufficiali nazionali e internazionali. Attraverso esercitazioni, attività di laboratorio, lettura di documenti e articoli scientifici, lo studente dovrà sviluppare le seguenti competenze trasversali:

• Autonomia di giudizio: formulare ipotesi di ricerca, valutare criticamente la qualità dei dati, confrontare metodi alternativi e riconoscere limiti, rischi di overfitting e potenziali bias dei modelli.
• Abilità comunicative: motivare le scelte metodologiche e comunicare i risultati delle analisi in modo chiaro, rigoroso e adeguato ai destinatari, anche mediante tabelle, grafici e rapporti interpretativi.
• Capacità di apprendimento: approfondire autonomamente nuovi metodi e applicazioni, consultando documentazione tecnica, fonti ufficiali e letteratura scientifica.

Le lezioni e le attività di laboratorio tratteranno i seguenti argomenti:

• Introduzione al Machine Learning nelle scienze sociali: finalità, ambiti di applicazione e differenze rispetto all’approccio statistico tradizionale.
• Preparazione dei dati: selezione delle variabili, trattamento dei dati mancanti, standardizzazione e suddivisione in training set e test set.
• Costruzione di indicatori complessi e misure statistiche per la valutazione di efficienza, efficacia e qualità.
• Scale di misura e scale di valutazione. Modelli per la valutazione della qualità dei servizi: SERVQUAL e SERVPERF.
• Apprendimento supervisionato e problemi di classificazione.
• Regressione logistica e alberi di classificazione e decisione.
• Valutazione delle prestazioni dei modelli: matrice di confusione, accuratezza, sensibilità, specificità, curva ROC.
• Principi di validazione dei modelli, overfitting e capacità di generalizzazione.
• Cenni sui metodi avanzati di classificazione: reti neurali artificiali.
• Apprendimento non supervisionato: clustering gerarchico e k-means.
• Analisi delle componenti principali e metodi di riduzione della dimensionalità.
• Analisi fattoriale esplorativa e individuazione delle dimensioni latenti.
• Scaling multivariato e quantificazione di variabili ordinali e categoriali.
• Cenni sui modelli a equazioni strutturali: analisi fattoriale confermativa e variabili latenti. Path analysis.
• Analisi di mediazione.
• Interpretazione, comunicazione e uso responsabile dei risultati: trasparenza, limiti e potenziali bias dei modelli.
  Ogni argomento sarà integrato con applicazioni a dati reali e casi di studio riferiti a fenomeni economici, sociali e rilevanti per la valutazione delle politiche pubbliche.

L’esame di profitto consiste in un colloquio orale integrato da esercizi da svolgere contestualmente alla prova. La valutazione terrà conto delle conoscenze teoriche acquisite, della capacità di individuare e applicare i metodi più appropriati, dell’accuratezza nell’interpretazione dei risultati e della capacità di risolvere problemi riferiti a casi reali.
Il voto finale è espresso in trentesimi. L’esame si considera superato con una votazione pari o superiore a 18/30.

D’Uggento, A. M. e D’Ovidio, F. D., dispense e materiali didattici del corso, disponibili sulla piattaforma e-learning mediante la password fornita dalla docente.
Fabbris, L. (1997), Statistica multivariata: analisi esplorativa dei dati, McGraw-Hill.
Ulteriori testi, articoli scientifici e materiali di approfondimento saranno indicati dalla docente e resi disponibili attraverso la piattaforma del corso.

Il corso si propone di fornire le conoscenze di base della tecnica Attuariale delle Assicurazioni sulla Vita. In particolare l’insegnamento consente di acquisire le metodologie per la valutazione dei prodotti assicurativi caratteristici dell’attività di gestione di una compagnia di assicurazioni operante nel ramo vita e morte e per la gestione dei rischi nel settore assicurativo.

Al termine delle attività didattiche lo studente deve essere in grado di acquisire autonomia di giudizio nella formulazione e modellizzazione di problemi di natura assicurativa.

Al termine delle attività didattiche lo studente deve acquisire ed utilizzare il linguaggio tecnico tipico della matematica per le assicurazioni.

Al termine delle attività didattiche lo studente deve essere in grado di proseguire lo studio della disciplina e deve essere in grado di applicare gli strumenti appresi allo studio delle materie economiche, matematiche e statistiche presenti nel corso di studio.

Richiami di Matematica Finanziaria. Capitalizzazione e Attualizzazione. Valutazione di operazioni finanziarie. Rendite.
Richiami di Calcolo delle Probabilità. Eventi aleatori. Definizione di Probabilità. Probabilità condizionata. Variabili aleatorie continue e discrete. Funzione di densità e di distribuzione. Valori di sintesi.
Le operazioni di assicurazione e la teoria dell'utilità. L'operazione di assicurazione. Premio equo, premio puro e caricamento di sicurezza. Basi tecniche. Riserva matematica.
Il modello probabilistico per la durata della vita. Variabili aleatorie T0 e Tx. Notazioni attuariali standard. Probabilità di vita e di morte. Probabilità di morte differita. Tavole di sopravvivenza. Funzione di sopravvivenza. Tasso istantaneo di mortalità.
Polizze tradizionali non rivalutabili. Classificazione di assicurazioni caso vita, caso morte, caso misto, in base alla tipologia di prestazione e in base alla tipologia di premio.
Le riserve matematiche. Schema contrattuale generale. L'equazione di Fouret. Premio di rischio e premio di risparmio.
Il valore intrinseco. L'utile. Formula di Homans. Valutazione degli utili.
Polizze rivalutabili. Formalizzazione delle regole di rivalutazione. Utile retrocesso ed utile trattenuto. Retrocessione sotto forma di cedole o sotto forma di rivalutazione delle prestazioni.

Prova scritta e Orale.

Pitacco E. Elementi di matematica delle assicurazioni, Luglio Editore, Trieste, 2022.
Materiali proposti dal docente e messi a disposizione degli studenti sulla propria homepage.

Al termine del corso, lo studente conosce teoricamente i più rilevanti argomenti relativi al pricing dei titoli derivati in ipotesi di assenza di opportunità d'arbitraggio, di determinare la composizione efficiente di un portafoglio titoli con n attività rischiose e una non rischiosa, di effettuare le scelte in condizioni di incertezza.

Lo studente dovrà essere capace, alla fine del corso, di scegliere in base al rischio e al rendimento, il portafoglio finanziario ottimale secondo le esigenze dell’individuo in termini di avversione/propensione al rischio. Inoltre dovrà saper determinare il prezzo dei più importanti strumenti derivati.

Lo studente dovrà essere capace, anche attraverso Excel, di arrivare a risolvere i problemi di scelta del portafoglio ottimo e di deteminare il prezzo dei derivati secondo i modelli binomiali, monte carlo e Black-Scholes.

• Autonomia di giudizio: lo studente dovrà avere la capacità di collegare le conoscenze acquisite durante il corso e di confrontarsi con le problematiche complesse mediate i modelli, gli strumenti logici e formali messi a disposizione durante il corso.
• Abilità comunicative: lo studente dovrà acquisire una capacità di comunicazione chiara ed efficace, grazie ad una buona padronanza del lessico riguardante i temi trattati durante il corso.
• Capacità di apprendere in modo autonomo: lo studente dovrà aver sviluppato buone capacità di apprendimento, che consentano loro di approfondire in modo autonomo le conoscenze acquisite durante il corso affrontando percorsi di studio personalizzati.

A) Valutazione di operazione in condizione di incertezza.
1) Elementi di calcolo delle probabilità. Variabile aleatoria discreta e continua. Funzione di ripartizione. Valore atteso di una variabile aleatoria discreta. Varianza e scarto quadratico medio. Covarianza. Coefficiente di correlazione. Probabilità condizionata. Eventi indipendenti. Variabili aleatorie non correlate.
2) Criteri per la valutazione delle grandezze aleatorie. Il criterio del valor medio e i giochi equi. Limiti al criterio del valor medio. Il paradosso di San Pietroburgo. La funzione utilità. L’utilità delle somme incerte. Il concetto di equivalente certo. L’avversione al rischio.
3) La dominanza stocastica del primo ordine e del secondo ordine. Il criterio media-varianza. L’analisi rischio rendimento.
4) La teoria del portafoglio. Investimenti rischiosi e non rischiosi. Il caso di due titoli. Il caso di n titoli rischiosi. Il caso di n titoli rischiosi e uno non rischioso. Il modello d’equilibrio del mercato.
B) Valutazione dei derivati.
5) Elementi di calcolo stocastico: definizione di sigma algebra, filtrazione, processo stocastico. Esempi alla finanza e alcune delle proprietà elementari. Processi con incrementi indipendenti: motivazione e definizione. Alcune caratterizzazioni dei processi con incrementi indipendenti applicati alla finanza. Processi di Markov. Processo di Wiener e il moto browniano: definizione e applicazioni alla finanza; le proprietà delle loro traiettorie. Martingala, submartingala e super-martingala: definizione; esempi ed alcune proprietà elementari. Calcolo stocastico: integrale stocastico; la formula di Ito e sue applicazioni; alcune importanti proprietà dell'integrale stocastico; calcolo di alcuni integrali stocastici.
6) Valutazione delle opzioni finanziarie. Opzioni e strategie di portafoglio, valutazione di opzioni, calcolo dei limiti dei prezzi delle opzioni, put-call parity. Il modello binomiale: evoluzione del sottostante, probabilità fisica e probabilità neutrale al rischio, proprietà dei derivati americani. Valutazione di derivati europei e americani tramite alberi binomiali. Il modello di Cox-Ross-Rubinstein. Implementazione in Matlab/Excel degli alberi binomiali e delle strategie di portafoglio.
7) Approssimazione binomiale di modelli a tempo continuo. Il modello di
BlackScholes. Volatilità implicita. Valutazione di derivati tramite metodo Monte Carlo. Implementazione in Matlab/Excel delle simulazioni montecarlo e del sentiero dei prezzi. Cenni a strategie di hedging. Calcolo delle Greche.

Esame scritto e orale.

G. Castellani, M. De Felice, F. Moriconi. “Manuale di Finanza Vol III. Modelli stocastici e contratti derivati”. Eds Il Mulino.

Rilevazione, elaborazione e interpretazione dei dati giudiziari al fine di sviluppare riflessioni sui temi connessi ai reati economico-finanziari

• Acquisizione degli strumenti statistici finalizzati allo studio dei fenomeni giudiziari (soprattutto in campo economico e finanziario), per la specificazione di modelli utilizzabili a scopi previsionali e decisionali.
• Conoscenza delle fonti giudiziarie per il reperimento dei dati al fine di analisi statistiche.
• Pianificare un’indagine statistico-giudiziaria, rilevare dati, archiviarli in database, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.
• Lettura e valutazione dei metadati che accompagnano le fonti statistiche giudiziarie.
• Percezione dei fenomeni giudiziari e della loro spiegazione attraverso il metodo statistico.
• Autonomia di giudizio
• Tradurre in termini statistici le esigenze conoscitive delle dinamiche giudiziarie.
• Valutare i risultati derivanti dal calcolo di indicatori giudiziari e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.
• Utilizzare i risultati delle analisi statistico-giudiziarie per formulare ipotesi interpretative, ottenere indicazioni strategiche, assumere decisioni in condizioni di incertezza.
• Valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine statistica, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione giudiziaria.
• Abilità comunicative
• Sintetizzare, interpretare e presentare con chiarezza i risultati delle analisi effettuate, sia a esperti del contesto giudiziario che a specialisti nel campo statistico.
• Cogliere e definire l’obiettivo statistico di uno studio giudiziario con interlocutori anche non esperti, divulgandone comunque i risultati con linguaggio tecnico adeguato.
• Capacità di apprendere in modo autonomo
• Acquisizione di teoria e tecnica della Statistica giudiziaria nel suo continuo evolversi metodologico.
• Integrazione della propria conoscenza della criminalità economico-finanziaria, nel corso delle varie fasi di realizzazione dell’indagine statistica.

• L’organizzazione statistico-giudiziaria: le rilevazioni ufficiali, gli organi di rilevazione (ripartizione delle competenze tra Istat e Ministeri della Giustizia, dell’Interno e della Difesa).
• Modalità di rilevazione: processo di produzione dei dati e tecnologie informatiche per ottimizzarne la qualità. Le pubblicazioni statistico-giudiziarie.
• Ripartizione della statistica giudiziaria in civile, penitenziaria e penale: statistica processuale penale, statistica della criminalità, statistica della delittuosità, statistica degli imputati condannati, statistica processuale penale militare.
• Criminalità reale, apparente e legale.
• Rilevazioni sull’attività dei vari uffici giudiziari e delle conseguenze sociali in materia penale: gli organi di rilevazione, l’unità di rilevazione; la durata media dei procedimenti.
• Lo studio della criminalità sotto gli aspetti oggettivo e soggettivo: nel tempo, nello spazio, per singoli tipi di delitto e relativa gravità.
• Quozienti e indici di criminalità e di vittimizzazione.
• La criminalità organizzata e i connessi delitti economici e finanziari.
• La legislazione penale contro l’usura, il racket e l’estorsione; contro i reati dei colletti bianchi e le frodi aziendali; contro i reati informatici e telematici e relative analisi statistiche.

Esame unico mediante colloquio orale volto ad accertare i risultati di apprendimento previsti (almeno nella loro maggior parte al fine del raggiungimento della sufficienza)

Manuale consigliato:

• M. Giacalone, Manuale di statistica giudiziaria, Bel-Ami Ed., Roma, 2009 (pag. 23/51 – 64/83 – 173/330 – 353/375).
  Due fra le seguenti letture consigliate:
• A. Becchi, G.M. Rey, L’economia criminale, Laterza, Roma-Bari, 1994 (pag. 3/58).
• D. Ciavarella, L’intersoggettivazione dei reati finanziari, Istituto poligrafico e Zecca dello Stato, Roma, 1991 (pag. 3/6 – 35/63 – 97/104).
• C. Cusatelli, M. Giacalone, Analisi statistica del cybercrime in Italia; in: Rivista Italiana di Economia, Demografia e Statistica, Vol. LXIX, CLEUP, Padova, 2015.
• C. Cusatelli, M. Giacalone, Indagine sull’evasione fiscale mediante analisi statistica delle corrispondenze multiple; in: Rivista Italiana di Economia, Demografia e Statistica, Vol. LXIX, CLEUP, Padova, 2015.
• C. Cusatelli, M. Giacalone, Evaluating the judicial activity: a proposal of indicators and analyses of criminal burden; in: Social Indicators Research, Soc Indic Res (2017). doi: 10.1007/s11205-017-1682-5, Print ISSN: 0303-8300, Online ISSN: 1573-0921.
• C. Cusatelli, M. Giacalone, E. Nissi, The Efficiency of the Italian Judicial System: A Two Stage Data Envelopment Analysis Approach; in: Social Indicators Research, Soc Indic Res (2018). doi: 10.1007/s11205-018-1892-5, Print ISSN: 0303-8300, Online ISSN: 1573-0921.
  Note ai testi di riferimento: sostituibili con altri manuali e/o letture di contenuto analogo

L’obiettivo del corso è quello di fornire allo studente un approfondimento sulla figura dell’impresa di assicurazione quale intermediario complesso all’interno del sistema finanziario; per tale motivo verranno approfonditi argomenti quali: la tecnica assicurativa, il mercato delle assicurazioni e la regolamentazione assicurativa e la finanza sostenibile in ambito assicurativo e nei fondi pensione. È prevista una lezione sul fenomeno della bancassicurazione. Previsti due possibili seminari: uno sulla assicurazione privata ed uno sull’assicurazione civile. Al termine del corso e durante la prova orale oltre al consueto colloquio è prevista l’argomentazione di una tesina preparata dallo studente frequentante su un argomento del corso da lui ritenuto di particolare interesse. La tesina, oltre a presentare i punti salienti acquisiti con le lezioni frontali, deve essere arricchita da ricerche personali; solo così lo studente sarà in grado di dimostrare non solo capacità di acquisizione delle conoscenze, ma anche padronanza di esposizione e capacità critiche, quali obiettivi finali del corso.

CAPACITA' CRITITCHE DI GIUDIZIO:
Gli/Le studenti/studentesse devono avere la capacità di raccogliere ed interpretare i dati (normalmente nel proprio campo di studio) ritenuti utili a determinare giudizi autonomi, inclusa la riflessione su temi sociali, scientifici o etici ad essi connessi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO E CAPACITA' DI COMUNICARE QUANTO SI E' APPRESO:
Gli studenti devono saper comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti.
E:
Lo studente acquisirà le conoscenze tecniche dei principali prodotti e canali di distribuzione del mercato assicurativo e attraverso l’approfondimento del marketing assicurativo, sarà capace di identificare la scelta migliore per una sua eventuale esigenza di copertura assicurativa

ABILITA' COMUNICATIVE:
La studentessa/Lo studente acquisirà la capacità di descrivere le componenti essenziali sia degli strumenti assicurativi tradizionali che degli strumenti innovativi come le polizze sulla salute; avrà chiara anche la definizione ed identificazione dei rischi catastrofali e della loro relativa copertura all’interno del sistema finanziario. Interessanti valutazioni potrà egli effettuare anche su politiche di sottoscrizione delle polizze più adeguate al variegato profilo della clientela assicurativa.
CAPACITA' DI PROSEGUIRE LO STUDIO IN MODO AUTONOMO NEL CORSO DELLA VITA:
Gli/Le studenti/studentesse devono aver sviluppato quelle capacità di apprendimento che sono loro necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia.
CAPACITA' DI APPRENDERE IN MODO AUTONOMO:
La studentessa/Lo studente potrà comprendere l’applicazione dei principali elementi di base del funzionamento del mercato assicurativo che consentirà una comprensione delle principali dinamiche di sottoscrizione/rendimento delle polizze assicurative e dei relativi canali di distribuzione.

• Le origini ed il ruolo dell’assicurazione nella società
• Le nozioni di rischio e la probabilità
• La normativa di riferimento
• La vigilanza del settore e le altre Authority
• Il contratto di assicurazione
• I prodotti vita
• I prodotti assicurativi danni segmento persone
• La gestione dei rischi catastrofali
• Il premio nelle assicurazione danni
• Le riserve tecniche nelle assicurazione danni
• Il premio nell'assicurazione vita
• Le riserve matematiche nell'assicurazione vita
• Assicurazioni rivalutabili e funzionamento delle gestioni separate
• La riassicurazione e la coassicurazione
• I modelli di business per fare impresa nel settore assicurativo
• Il processo di sviluppo e il lancio del prodotto
• Il processo di gestione sinistri
• Il marketing assicurativo e i suoi strumenti
• La distribuzione assicurativa
• La bancassicurazione
• Il bilancio assicurativo: i principi contabili internazionali IAS – IFRS
• Solvency II
• Le tecniche di Asset Liability Management
• Il controllo di gestione
• Indicatori di performance del business assicurativo
• Preparazione del business plan
• La finanza sostenibile e gli strumenti assicurativi e previdenziali di tipo ESG.

Preappello scritto a fine corso e/o prova orale.

• Economia e gestione delle imprese di assicurazione di M. MAGGIONI – G. TURCHETTI, edizioni Il Mulino, Bologna 2024
• Banca e Assicurazione – due modelli di business a confronto di D. MOLA, edizioni Amon, ultima edizione (cap. 1 e 5)
• Il trasferimento alternativo dei rischi di M. POMPELLA, C. BOIDO, edizioni McGraw – Hill, ultima edizione (cap. 1, 2, 3, 4, 5, il docente consiglia la lettura del suddetto testo per approfondimenti al testo Economia e gestione delle imprese di assicurazione di M. MAGGIONI – G. TURCHETTI, edizioni Il Mulino, Bologna 2024
• Dispense sulla gestione del rischio catastrofale
• SRI Funds. I fondi eticamente orientati e la finanza sostenibile, di Intonti M., Ferri G., Aracne, 2021, cap. 1, 2, 3.
  Le docenti forniranno materiale didattico aggiuntivo che può essere utilizzato per specifici approfondimenti
  Il materiale didattico sarà reso disponibile in presenza dopo la lezione frontale, via e-mail e/o su Teams

Il corso intende fornire agli studenti le conoscenze e gli strumenti metodologici necessari per analizzare le caratteristiche tecniche del business assicurativo, con riferimento specifico ai rami danni, con l’obiettivo di comprenderne la modellistica gestionale e i meccanismi che regolano tariffazione, riservazione e riassicurazione.
Lo studente deve essere in grado di affrontare lo studio della gestione delle compagne assicurative attive nel ramo danni e deve riuscire a interpretare le problematiche associate ai meccanismi di tariffazione, riserve e riassicurazione e, in generale, all’implementazione dei relativi modelli attuari.

L'insegnamento prevede di fornire allo studente le nozioni e gli strumenti analitici utili per la comprensione del funzionamento dei mercati assicurativi e per l'analisi dei fenomeni economico-finanziari-assicurativi

Lo studente deve essere in grado di interpretare i principali fenomeni economici, assicurativi e finanziari. In particolare deve essere in grado di costruire modelli per formulare e risolvere problemi di pricing dei premi nelle assicurazioni su tutti gli argomenti previsti nel programma del corso.

• Autonomia di giudizio
  Lo studente deve saper autonomamente valutare le informazioni necessarie, condurre indagini e impostare analisi quantitative dei fenomeni finanziari e assicurativi.
• Abilità comunicative
  Lo studente deve essere in grado di comunicare su questioni finanziarie e assicurative in maniera efficace, utilizzando un linguaggio tecnico adeguato. La capacità di comunicazione multidisciplinare di tipo economico-finanziario e matematico statistico è, sotto questo profilo, il principale risultato dell'insegnamento.
• Capacità di apprendere in modo autonomo
  Lo studente deve essere messo in grado di affrontare gli insegnamenti successivi con una significativa capacità analitica e con un metodo di indagine quantitativa ben fondato

1) Coperture Assicurative. Assicurazioni danni. Operazioni finanziarie e assicurazioni. Operazioni certe e operazioni aleatorie. Valutazione. Premio equo. Caricamenti. Applicazioni assicurative del criterio della utilità attesa.
2) La gestione di un portafoglio assicurativo. Mutualità e solidarietà di un portafoglio. Classi di rischio e classi di premio. Aleatorietà dell’esborso di portafoglio. Rischio e riassicurazione. Gestione di un portafoglio assicurativo.
3) Assicurazione contro i danni. Il premio assicurativo. Sinistri, danni, risarcimenti. Il premio equo. Il premio puro. Classi si rischio. Personalizzazione del premio. Tariffazione in base all’esperienza su collettività. Tariffazione in base all’esperienza personale. Bonus-malus. Gestione del premio. Processi di Markov e RCA: il processo di ripartizione degli assicurati nelle classi di merito.
4) Premio ed osservazioni statistiche. Indicatori tecnici: Quota danni, indice di sinistrosità, risarcimento medio per sinistro, indice di ripetibilità, tasso di premio, grado medio di danno. La costruzione delle tariffe assicurative.
5) I metodi di valutazione della Riserva sinistri: il metodo dell’inventario ed i metodi di controllo: Chain-ladder, di Taylor (o di separazione) e di Fisher-Lange. Cenni ai metodi stocastici. Riserva per sinistri IBNR. Riserva di perequazione. Applicazioni Matlab/Excel al calcolo dei premi, dei caricamenti e delle riserve.

La verifica delle conoscenze avverrà attraverso una prova scritta e una prova orale. Il voto finale sarà dato da una media delle due prove. La prova scritta verterà su esercizi proposti durante il corso.

Pitacco E. Elementi di matematica delle assicurazioni, Luglio Editore, Trieste, 2022

Conoscere gli elementi necessari per l’analisi temporale dei modelli dinamici sia uniequazionali, sia multiequazionali per l’identificazione e l’interpretazione delle relazioni economiche e finanziarie tra le variabili che caratterizzano la struttura dei mercati, nonché dei modelli comportamentali delle unità economiche, sia a livello macroeconomico, sia a livello microeconomico, utilizzabili a fini previsivi.

Lo studente/studentessa sarà in grado di:

• utilizzare le competenze metodologiche acquisite per identificare definire la struttura dei mercati finanziari;
• effettuare previsioni di scenario in relazione all’evoluzione delle variabili finanziarie in diversi campi applicativi.

Lo studente/studentessa sarà in grado di:

• applicare le conoscenze acquisite agli specifici casi concreti che si presentano sui mercati finanziari, sia relativamente all’ambito pubblico, sia relativamente all’ambito privatistico.
• interpretazione i fenomeni economici legati alle scelte finanziarie individuali e alle scelte finanziarie collettive.

Il corso si pone l’obiettivo di dotare gli studenti di strumenti che consentano loro di:

• sviluppare con senso critico e oggettivo una capacità di analisi esaustiva dei fenomeni finanziari;
• essere in grado di interpretare e comunicare i risultati delle analisi agli interlocutori esterni relativamente alle decisioni e agli interventi strutturali e congiunturali in ambito economico e finanziario;
• comprendere la natura dei fenomeni studiati e sviluppare la capacità di applicare coerentemente le corrette metodologie necessarie alla comprensione dei fenomeni stessi.

Parte I: I modelli econometrici.

• Teoria economica, dati statistici e modelli econometrici;
• L'informazione temporale;
• Operatore ritardo;
• Stazionarietà; memoria ed ergodicità;
• Previsioni, innovazioni e proiezioni lineari;
• I processi non stazionari per la media e per la varianza;
  Parte II: I modelli econometrici dinamici.
• I modelli econometrici dinamici: concetti e definizioni;
• Esogeneità, causalità, identificazione e specificazione nei modelli econometrici;
• Analisi di specificazione e validazione dei modelli econometrici;
• Il modello dinamico di regressione multivariata.
  Parte III: Sistemi di equazioni simultanee.
• I sistemi di equazioni simultanee. forma strutturale e forma ridotta;
• Il problema dell'identificazione nei sistemi di equazioni simultanee;
• Sistemi di equazioni simultanee: modelli VAR e VARMA;
• La stima dei sistemi di equazioni simultanee: forma ridotta e forma strutturale;
• Variabili strumentali;
• Metodi di stima a informazione limitata e completa;
• Test dei vincoli di sovraidentificazione.

Lo studente/studentessa dovrà mostrare una buona conoscenza degli argomenti affrontati nello svolgimento del corso e una relativa buona capacità espositiva degli stessi, utilizzando in maniera opportuna il lessico specialistico. Inoltre, dovrà mostrare capacità di ragionamento critico sullo studio realizzato.

• Gardini A., Cavaliere G., Costa M., Fanelli L., Paruolo P. - Econometria. Volume I, Franco Angeli Editore, Milano 2014 (Capp. 1 e 5).
• Gardini A., Cavaliere G., Costa M., Fanelli L., Paruolo P. - Econometria. Volume II, Franco Angeli Editore, Milano 2011 (Capp. 6 e 8 – escluso: VAR di cointegrazione in 8.3.1, par. 8.5).
• Dispense del docente