Domande aperte per esame orale metodi statistici per le applicazioni aziendali

era in lockdown e 0 altrimen , è il numero di libri vendu , è il

numero di even spor vi tenu si? Si consideri che è espressa in

milioni di dollari.

10) Come si interpreta: dove è il

= 6 + 2 + 0.1 + 0.8

, , ,

fa urato dei social media, è una variabile binaria pari a 1 se il

paese che rappresenta il mercato principale del social era in

lockdown e 0 altrimen , è il logaritmo di libri vendu , è il

logaritmo di even spor vi tenu si? Si consideri che è espressa in

milioni di dollari.

11) Come si interpreta: dove è il

= 6 + 2 + 0.1 + 0.8

, , ,

logaritmo del fa urato dei social media, è una variabile binaria

pari a 1 se il paese che rappresenta il mercato principale del social

era in lockdown e 0 altrimen , è il logaritmo di libri vendu , è

il logaritmo di even spor vi tenu si? Si consideri che è espressa

in milioni di dollari.

12) Perché è spesso u le trasformare quali da con i logaritmi?

13) Come e perché si standardizza una variabile?

14) Come si interpreta: dove è il

= 5 + 4 − 0.02 − 0.7

, , ,

fa urato dei social media, è una variabile binaria pari a 1 se il

paese che rappresenta il mercato principale del social era in

lockdown e 0 altrimen , è il numero di libri vendu , è il

numero di even spor vi tenu si, se tu e le variabili non binarie

sono standardizzate? Si consideri che 100milioni,

[]=

]=1.5 , ]= 25 , ]= 36 .

[ [ [

15) Perché ed in quali casi è u le standardizzare i coefficien di

regressione? Come si fa?

16) Che cos’è il valore a eso condizionato [|]?

17) Cos’è la previsione ex post in sample?

18) Abbiamo s mato il modello = 10000 − 3 + 20 + 70

, , ,

dove è lo s pendio annuo, è una variabile binaria pari a 1 se il

lavoratore è femmina e 0 altrimen , è il numero di anni di studio

del lavoratore, è il numero di anni di esperienza lavora va del

lavoratore. In base a tale modello, quanto ci aspe amo che

guadagni un uomo con 5 anni di studio ed 1 di esperienza

lavora va? Se conosciamo un uomo con 5 anni di studio ed 1 di

esperienza lavora va che guadagna 10400 euro all’anno, qual è

l’errore di regressione?

19) Cosa rappresenta l’errore in un modello sta s co? Come si

interpreta geometricamente nella regressione lineare semplice?

20) Cos’è la somma dei quadra degli errori di regressione? Cosa

significa se è pari a zero?

21) Cos’è la somma dei quadra di regressione? Cosa significa se è pari a

zero?

22) Cos’è la bontà di ada amento ai da di un modello? Come si valuta

nel caso della regressione lineare, semplice e mul pla?

23) Cos’è il coefficiente di correlazione mul pla? Come si interpreta un

suo valore di 0.15?

24) Cosa sono e a cosa servono le assunzioni di Gauss-Markov?

25) Cos’è l’assunzione di Gauss-Markov di linearità e cosa succede se è

violata?

26) Cos’è l’assunzione di valore a eso nullo dei residui di regressione

lineare e cosa succede se è violata?

27) Cos’è l’eteroschedas cità e quali conseguenze comporta nella

regressione lineare?

28) Cos’è l’assunzione di Gauss-Markov di indipendenza degli errori e

cosa succede se è violata?

29) Cos’è l’assunzione di Gauss-Markov di esogeneità dei regressori e

cosa succede se è violata?

30) Cos’è la mul collinearità e cosa comporta nella regressione lineare?

31) Cos’è una serie storica?

32) Cos’è la stazionarietà forte? Cos’è quella debole? Cosa comporta a

fini pra ci? Posso disegnare un me plot e chiedere se la serie è

stazionaria o no.

33) Cos’è l’autocorrelazione? Qual è la cara eris ca

dell’autocorrelazione di un processo stazionario?

34) Cos’è un correlogramma? Come si legge? Posso disegnarne uno e

chiedere di interpretarlo.

35) Quali sono i 2 approcci all’analisi delle serie storiche? Quale

abbiamo considerato noi?

36) Quali sono le componen delle serie storiche economiche? In cosa

consistono?

37) Cosa sono le previsioni ex-ante ed ex-post? In sample ed out-of-

sample?

38) Quali misure descri ve si possono impiegare per valutare le

previsioni e confrontare diversi previsori in termini quan ta vi?

Qual è la differenza tra loro?

39) Come devono essere gli errori di previsione per poterci ritenere

soddisfa delle nostre previsioni?

40) Come si interpreta ed in che unità di misura è espressa la s ma della

stagionalità nel modello di aggregazione delle serie storiche addi vo

e nel modello mol plica vo?

41) Come si interpreta una s ma della stagionalità pari a 1.2 nel modello

di aggregazione delle serie storiche addi vo e nel modello

mol plica vo, se la serie storica è espressa in migliaia di euro?

42) In quali casi va u lizzato il modello di aggregazione delle serie

storiche addi vo? In quali quello mol plica vo?

43) Come scegliere tra modello di aggregazione delle serie storiche

addi vo e mol plica vo?

44) Qual è la differenza tra i metodi di s ma delle componen delle

serie storiche anali ci ed empirici?

45) Cos’è e a cosa serve una media mobile?

46) Come si centra una media mobile a m termini (di finestra lunga m)

con m pari?

47) Come si destagionalizza una serie storica con una media mobile?

48) Come si s ma la stagionalità ne a con una meda mobile? Cos’è il

principio di conservazione dell’area?

49) Come si s ma il trend con la tecnica delle medie mobili?

50) Faccia qualche esempio di trend lineari o linearizzabili nei parametri,

indicando in quali casi sono appropria .