Appunti Statistica Economica

Capitolo 1: Impiego della statistica per la gestione dell'azienda

Lo schema attraverso cui agisce lo statistico per risolvere i problemi aziendali

Il ruolo della statistica è di supporto al management per prendere decisioni in condizioni di incertezza su fenomeni inerenti alla gestione dell'impresa, che possono essere sia dirette che indirette.

• Formulazione statistica del problema e dei quesiti manageriali
• Reperimento dei dati
• Scelta dei metodi di analisi
• Analisi
• Interpretazione dei risultati per produrre e tradurre i risultati dell'analisi in risposte prima statistiche e poi manageriali

Principalmente, anche se è bene che la collaborazione tra manager e statistico avvenga per tutto lo schema sopra citato, il ruolo di intervento della statistica riguarda solo l'ultima fase di formulazione e la prima fase di risposta. I presupposti per la buona riuscita del lavoro dello statistico sono la necessità di avere un'approfondita conoscenza del contesto aziendale e settoriale e la chiarezza sugli scopi che il management vuole arrivare a raggiungere.

Lo schema di ragionamento del processo produttivo

Prima degli input si può eseguire una segmentazione del mercato; prima del processo produttivo lo statistico può utilizzare i numeri indici delle serie storiche per determinare i fattori di processo e l'analisi sui fattori di disturbo (fattori di processo non controllabili); post processo produttivo lo statistico può eseguire un controllo di qualità sul processo produttivo e soprattutto sugli output prodotti; post output si usa l'analisi multivariata di mercato.

Infine si esegue l’analisi per decidere se riprogrammare, come riprogrammare o adeguare per migliorare e soddisfare il mercato/clientela. Principalmente i numeri indici servono a confrontare e valutare le variazioni delle variabili economiche. L'analisi delle serie storiche serve per eseguire una previsione di breve/medio termine e per scomporre le componenti che producono le variazioni. L'analisi multivariate servono per l'analisi degli indici di bilancio e delle componenti principali.

Capitolo 2: Disponibilità e produzione delle informazioni statistiche

Un dato statistico è la realizzazione osservata, in una certa variabile, su un determinato soggetto (cd unità statistica). Una collezione di dati statistici (insieme di più variabili osservate riferite/su più soggetti) è detta dataset oppure database.

Di un dato statistico è importante analizzare:

• Fonte (colui che elabora e produce il dato statistico)
• Tipologia
  • Primario (prodotti appositamente per fini conoscitivi di una ricerca)
  • Secondario (già raccolti per altri scopi)
  • Interni (disponibili nel processo amministrativo/gestionale della stessa azienda)
  • Esterni
• Qualità & utilità

I metadati sono le informazioni su un dato, come ad esempio chi ha raccolto il dato, frequenza della raccolta del dato, popolazione/campione di riferimento, come sono raccolti i dati, ecc. Essi sono importanti per interpretare correttamente il dato statistico e per valutarne la qualità e di conseguenza la sua utilità e affidabilità.

Una variabile è l'insieme di possibili modalità che trovano "supporto" (ovvero sono osservabili) su un certo individuo (cd unità statistica). Una variabile può essere anche definita come carattere. Fondamentale è l'attitudine a variare delle diverse modalità.

Una variabile può essere:

• Qualitativa (non numerica)
  • Sconnessa (non ordinabile)
  • Ordinale (ordinabile)
• Quantitativa (numerica)
  • Discreta (rilevabile mediante conteggio)
  • Continua (misurabile con uno strumento di misura)

Ci sono alcune variabili che possono essere sia qualitative sia quantitative, a seconda della modalità che gli viene attribuita.

Esempio: altezza 1.80, 1.75, ecc. → quantitativa continua; alto, basso → qualitativa ordinabile.

Le fonti possono essere scelte per provenienza

• Interne (Sistema Informativo Aziendale)
  • Informazioni disponibili di affidabilità o con controllo diretto dello stesso
  • Informazioni economiche in quanto secondarie e quindi già esistenti
  • Database e DataWarehouse aziendali (DataWarehouse = insieme di DB)
  • Hanno lo svantaggio di essere di portata limitata e di aver bisogno di adattamento
• Esterne (statistiche prodotte da soggetti esterni)
  • Conti Nazionali
  • Caratteristiche strutturali e risultati economici di tutte le imprese
  • Comportamento di tutti i consumatori
  • Hanno il vantaggio di avere una visione più generale/asettica e spesso sono pubblicamente disponibili
  • Hanno lo svantaggio di essere troppo generali e quindi di poca attendibilità e/o utilità concreta al caso specifico

Spesso vi è un'integrazione fra dati interni e dati esterni.

Esempio di alcune fonti da cui ricavare i dati esterni (classificate per livelli):

• ISTAT
  • Conti nazionali PIL – PIN – CONTO RISORSE&IMPIEGHI, ecc.
  • Caratteristiche strutturali delle imprese
  • Profilo settoriale/dimensionale/territoriale
• Archivio ASIA (imprese locali)
• Banca dati Conistat
• Banche dati bilanci aziendali
  • Cerved B.I. SpA
  • Centrale dei bilanci
  • AIDA
• Indagini sui consumi delle famiglie italiane ISTAT
  • Comportamenti del consumatore
  • Indagini longitudinali (panel) di società private
    • AC Nielsen
    • GFK Eurisko
    • SymphonyIRIGroup
• EUROSTAT

Come giudicare i dati a disposizione

EUROSTAT ha definito 6 differenti dimensioni per la valutazione di un dato. Essi sono:

• Rilevanza → Indica la capacità di un sistema statistico di rispondere alle esigenze degli utilizzatori (quanto il dato risponde alle nostre esigenze)
• Accuratezza → Quanto il dato stimato si avvicina alla realtà (numerosità campionaria)
• Puntualità & tempestività
  • Puntualità → Differenza temporale tra quando il dato viene raccolto e quando si prevede che esso venga messo a disposizione
  • Tempestività → Differenza temporale tra quando il dato viene raccolto e quando effettivamente viene messo a disposizione
• Accessibilità & chiarezza → Quanto un dato è accessibile (dove posso reperirlo?)
• Comparabilità
• Coerenza

La statistica ufficiale è una classifica che permette di sapere la qualità dei dati. Questo è reso possibile in quanto la statistica ufficiale ha ad oggetto temi di interesse pubblico, con eventuali richiami alle normative di riferimento ed è garanzia di qualità. Esempio di statistica ufficiale è il Sistan (Sistema Statistico Nazionale) tra cui fa parte l'Istat.

La contestualizzazione dei dati spesso avviene mediante l'analisi dei metadati in modo da poter definire come sono stati rilevati i dati (metodo di rilevazione); unità di misura; territorio di riferimento; tempo di riferimento; ecc. L'interpretazione dei dati invece quasi sempre riguarda il confronto che può essere un confronto con degli standard; un confronto nel tempo (variazioni); un confronto con altri fenomeni; ecc.

Il confronto tra dati può avvenire per:

• Oggetto di comparazione
  • Stesso fenomeno in circostanze diverse
  • Fenomeni differenti nella stessa circostanza
• Tipo di fenomeno (grandezza)
  • Globale → Misurabile attraverso uno scalare, esempio fatturato di un bar
  • Complesso → Misurabile attraverso vettore di componenti elementari, esempio prodotti bar e costi di produzione
• Scopo della comparazione
  • Immediato → Dimensioni di un fenomeno (crescita-decrescita-stabile)
  • Investigativo → Cause e fattori determinanti della variazione
  • Indiziario → Inferenza della variazione su un altro fenomeno

Fondamentale in questo punto diviene la scomposizione dell'incidenza di ogni singolo fattore in quanto una differenza può essere dovuta a più fattori e quindi i metodi statistici servono a scomporre ed evidenziare l'incidenza di ciascuno di esso sulla variazione e sul fenomeno osservato e analizzato.

Capitolo 3: I rapporti statistici

L'obiettivo dei rapporti statistici è quello di determinare una variazione nel tempo o nello spazio. Questo studio statistico può avvenire per la frequenza o per l'intensità.