Statistica per le decisioni economiche e finanziarie

Stefano Bonini, Giuliana Caivano

Statistica per le decisioni economiche e finanziarie

In un’epoca caratterizzata da una crescente sovrabbondanza di dati, la statistica rappresenta una bussola fondamentale per trasformare il rumore informativo in conoscenza strutturata, permettendo di interpretare e governare le dinamiche complesse dell’economia e delle moderne realtà aziendali. Questo volume è un riferimento prezioso per studenti, ricercatori, professionisti, giornalisti economici e manager per l’analisi dei dati e per la risoluzione di problemi complessi, favorendo lo sviluppo di competenze quantitative spendibili in contesti economico-finanziari e aziendali.

Pagine: 288

ISBN: 9788835187905

Edizione: in preparazione 1a edizione 2026

Codice editore: 361.106

In un’epoca caratterizzata da una crescente sovrabbondanza di dati, la statistica rappresenta una bussola fondamentale per trasformare il rumore informativo in conoscenza strutturata, permettendo di interpretare e governare le dinamiche complesse dell’economia e delle moderne realtà aziendali. Rappresenta uno strumento estremamente versatile, utile in molteplici contesti, ma che, senza una solida base teorica, può condurre a interpretazioni distorte e a decisioni poco efficaci. Nonostante la sua ampia diffusione nei percorsi universitari in ambito economico e aziendale, è spesso appresa in modo frammentato e percepita come distante dalle applicazioni concrete.
Questo volume non nasce esclusivamente come supporto didattico per il superamento di un esame di statistica applicata, ma vuole essere soprattutto una risorsa pensata per accompagnare il lettore anche oltre il contesto accademico. L’intento degli autori è mettere a disposizione un testo di riferimento che possa rappresentare un vero “compagno di banco”, capace di affiancare studenti, ricercatori, professionisti, giornalisti economici e manager nell’analisi dei dati e nella risoluzione di problemi complessi, favorendo lo sviluppo di competenze quantitative spendibili in contesti economico-finanziari e aziendali.

Stefano Bonini è titolare di corsi universitari di FinTech e Risk Management presso l’Università di Bologna, Firenze, la LUMSA e la Business School del Politecnico di Milano. Ha oltre vent’anni di esperienza consulenziale nel settore bancario e finanziario in ambito FinTech e Credit & Climate Risk Modeling. È autore di pubblicazioni scientifiche e relatore in conferenze nazionali e internazionali.

Giuliana Caivano insegna Statistica per le decisioni aziendali all’Università di Milano, Sustainability for Professionals all’Università di Bologna e Credit Risk presso la Business School del Politecnico di Milano. Vanta oltre vent’anni di esperienza nel Risk Management bancario. È autrice di pubblicazioni scientifiche e relatrice in conferenze nazionali e internazionali.

Giorgio Gobbi, Prefazione

Premessa

Parte I. La statistica per le decisioni economiche e finanziarie

Introduzione alla statistica applicata

Dati e fonti nella statistica economica

  • La rilevanza dei dati
  • La rilevanza delle fonti

Bibliografia parte I

Parte II. Inferenza statistica

Calcolo delle probabilità
- Introduzione al calcolo probabilistico
- Distribuzioni di probabilità

Le indagini campionarie

  • Introduzione alle indagini campionarie

Il campionamento statistico

  • Il campionamento probabilistico
  • Il campionamento non probabilistico

Metodi inferenziali

  • Introduzione all’inferenza
  • Stima dei parametri
  • Verifica delle ipotesi

Bibliografia parte II

Parte III. Statistica descrittiva

Analisi univariata

  • Tipi di variabili e scale di misura
  • Tabelle e rappresentazioni grafiche
  • Misure sintetiche di una distribuzione

Analisi bivariata

  • Indipendenza statistica tra variabili qualitative
  • Analisi del legame tra variabili quantitative

Bibliografia parte III

Parte IV. I modelli regressivi

Introduzione ai modelli statistici

  • I modelli regressivi

Regressione lineare semplice

  • Specificazione del modello e stima dei parametri
  • Inferenza sui parametri della regressione
  • Diagnostica del modello
  • Utilizzi del modello di regressione lineare
  • Generalizzazione al caso multivariato

Regressione logistica

  • Specificazione del modello e stima dei parametri
  • Inferenza sui parametri
  • Diagnostica del modello
  • Business Case Rischio di credito

Bibliografia parte IV

Parte V. Analisi e previsione di dati storici

I numeri indice

  • Numeri indici semplici
  • Numeri indici sintetici
  • Interpretazione statistica ed economica dei numeri indici

Analisi e previsione delle serie storiche

  • Le componenti di una serie storica
  • Medie Mobili
  • Exponential smoothing
  • Modelli autoregressivi
  • Modelli AR(I)MA

Bibliografia parte V

Indice delle tabelle

Indice delle figure

Gli autori

Contributi: Giorgio Gobbi

Collana: Economia - Textbook

Argomenti: Demografia e statistica - Economia e gestione aziendale

Livello: Textbook, strumenti didattici

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