Lisa CROSATO

Qualifica
Professoressa Associata
Telefono
041 234 9219 / 041 234 6664
E-mail
lisa.crosato@unive.it
SSD
Statistica economica [STAT-02/A]
Sito web
www.unive.it/persone/lisa.crosato (scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Economia
Sito web struttura: https://www.unive.it/dip.economia
Sede: San Giobbe
Struttura
Centro Interdipartimentale "Scuola Interdipartimentale in Economia, Lingue e Imprenditorialità per gli Scambi Internazionali"
Sito web struttura: https://www.unive.it/selisi
Sede: Treviso - Palazzo San Paolo

Attività e competenze di ricerca

Settore Scientifico Disciplinare (SSD) di afferenza
Statistica economica [STAT-02/A]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD) affine
STATISTICA [SECS-S/01]
Aree geografiche in cui si applica prevalentemente l'esperienza di ricerca
Internazionale: Europa
Lingue conosciute
inglese (scritto: avanzato parlato: avanzato)
Principali aree e linee di ricerca del Dipartimento
Area: Statistica Linea: Settori industriali - modelli e metodi
Area: Statistica Linea: Sistema economico - modelli e metodi
Area: Statistica Linea: Sistema economico - politiche e gestione
Area: Statistica
Previsione del fallimento per le piccole e medie imprese
Description:
Prediction of SMEs default
Parole chiave:
Small Medium enterprise studies, Company valuation, Manufacturing studies
Codice ATECO:
[66.21] - valutazione dei rischi e dei danni
Analisi di mercato
Description:
Marketing research
Parole chiave:
Market analysis
Codice ATECO:
[73.20] - ricerche di mercato e sondaggi di opinione
Serie storiche economiche
Description:
Economic time series
Codice ATECO:
[72.20] - ricerca e sviluppo sperimentale nel campo delle scienze sociali e umanistiche
Analysis of Wage mobility in the long-run in European countries , wage and income distributions
SSD:
SECS-S/03
Lorenz curve estimation on grouped data
SSD:
SECS-S/03
Robust time series modelling
SSD:
SECS-S/03
SMEs default prediction
SSD:
SECS-S/03
Website data for economic analysis
SSD:
SECS-S/03
Data Driven Innovation. Measuring its Effects on Industries, Firms, and Business Models
Ente finanziatore:
MUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2022 Durata mesi: 24
Altri membri del gruppo di ricerca:
Massimiliano NUCCIO
Metodi robusti per l'analisi statistica di dati con strutture complesse
Ente finanziatore:
MIUR ( Azioni integrate Italia-Spagna)
Tipologia:
Altri programmi ministeriali
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2009 Durata mesi: 24
Nuove metodologie robuste per l'analisi di dati complessi
Ente finanziatore:
MIUR
Tipologia:
PRIN
Ruolo nel progetto:
NS
Data inizio:
Anno: 2008 Durata mesi: 24