LABORATORY OF STATISTICS FOR INTERNATIONAL MARKETS ANALYSIS

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti statistici più adatti alla valutazione dei mercati internazionali, a partire dai dati economico-finanziari, sociali e istituzionali rilevanti per le scelte delle imprese.

Gli studenti, alla fine del corso, avranno appreso:
- quali sono le fonti di dati rilevanti per l'analisi dei mercati internazionali
- come selezionare le variabili rilevanti per il supporto alle decisioni di internazionalizzazione delle imprese
- come analizzare i dati per individuare i mercati internazionali che offrono le maggiori opportunità alle imprese

- Conoscenze base di statistica e probabilità in particolare sulla regressione semplice
- conoscenza base di R

- Le fonti di dati rilevanti all'analisi dei mercati internazionali
- Utilizzo delle fonti e gestione dei dati a diversi livelli di granularità
- pulizia dei dati: strumenti statistici per la sostituzione dei dati mancanti
- selezione delle variabili rilevanti: modelli stepwise, modelli di shrinkage
- individuazione delle dimensioni rilevanti: componenti principali and principal component regression, pls
- validation and cross-validation

Il testo di riferimento per i metodi statistici è
Gareth, James, et al. An introduction to statistical learning: with applications in R. Spinger, 2013.

Le slides/note del corso, gli script commentati di R e altro materiale verranno caricati su moodle al procedere delle lezioni

L'esame consisterà nella stesura di un report costruito sulla falsa riga di quanto fatto in aula, analizzando con R i mercati che offrono più opportunità per una certa regione/paese. Gli studenti saranno valutati sia sull'applicazione del codice appreso in situazioni simili, sia sul commento all'output.

Per raggiungere la sufficienza, gli studenti dovranno dimostrare di saper applicare il codice R visto in aula a dati nuovi, fornendo un ranking di nazioni in base al loro modello migliore. raggiungeranno il massimo dei voti gli studenti che riescono anche a fornire un ranking per regione e l'importanza delle diverse variabili ai fini del ranking, e commenteranno il codice dalla descrizione del problema e dei dati fino al confronto delle diverse soluzioni ottenute.

L'approccio sarà interattivo: lezioni e sessioni di laboratorio di R si alterneranno su un caso di studio che fungerà da esempio durante tutto il corso

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