Allegato 2 Programma cinque esperti laureati con orientamento nelle discipline statistiche lettera B dell'art. 1 del bando Prova scritta - svolgimento di quattro quesiti a risposta sintetica e di un breve elaborato in lingua inglese. Due quesiti a scelta - tra tre proposti dalla Commissione - di: Statistica e probabilita' elementi di statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, indici di posizione, di variabilita', di forma e di concentrazione distribuzioni di frequenza multiple; indici di connessione e di correlazione teoria dei numeri indice fondamenti del calcolo delle probabilita' variabili casuali semplici e multivariate. Principali distribuzioni delle variabili casuali discrete e continue teoremi limite del calcolo delle probabilita' teoria dell'inferenza statistica: stimatori, proprieta' degli stimatori, metodi di stima. Il problema della stima per intervallo: intervalli e regioni di confidenza la verifica delle ipotesi. I principali test parametrici e non parametrici Un quesito a scelta - tra due proposti dalla Commissione - di: econometria e statistical learning modello di regressione lineare multipla: ipotesi del modello, metodi di stima, proprieta' degli stimatori, verifica del modello, inferenza asintotica e previsioni la rimozione delle ipotesi alla base del modello classico: problemi nella specificazione del modello, stima, proprieta' degli stimatori, verifica del modello metodi di regolarizzazione per modelli di regressione (RIDGE e LASSO) e di cross- validation modelli per dati di conteggio (log-lineari) metodi di classificazione: modelli per dati binari (logit e probit) cluster analysis e misture tecniche statistiche multivariate: analisi in componenti principali, analisi discriminante e analisi delle corrispondenze analisi delle serie temporali. Modelli ARMA e ARIMA: definizione e caratterizzazione. Identificazione, stima e verifica del modello. Il problema della previsione. Cointegrazione e VAR analisi dei dati panel Un quesito a scelta - tra due proposti dalla Commissione - di: Metodi di campionamento rilevazioni censuarie e rilevazioni campionarie disegni di campionamento: casuale semplice, stratificato, a grappoli, su piu' stadi, ruotato la stima del totale e della proporzione lo stimatore per quoziente e per regressione la dimensione campionaria e l'allocazione delle unita' la stima dei parametri nei domini di studio gli errori campionari e non campionari Tecniche di ricampionamento: metodo bootstrap e metodo jackknife Prova orale - oltre alle materie previste per la prova scritta e alla conversazione in lingua inglese, una materia a scelta tra le seguenti: Economia e finanza teoria del consumatore e della produzione domanda e offerta di moneta inflazione, politica monetaria e stabilita' finanziaria equilibrio macroeconomico in economia aperta e chiusa modelli di valutazione dei titoli obbligazionari e per la determina della struttura per scadenza dei tassi di interesse Teoria di portafoglio e mercato azionario (frontiera efficiente, CAPM, APT) modelli di valutazione del rischio creditizio e di credit scoring modelli di valutazione degli strumenti derivati e strategie di negoziazione e copertura dei rischi Big data analytics achitettura dei database «big data» linguaggi di programmazione (Python, R, SAS) privacy e security text mining e textual analysis reti neurali e deep learning support vector machines e kernel methods L'argomento della tesi di laurea e le eventuali esperienze professionali maturate potranno formare oggetto della prova orale.