Esercizi Analisi Fattoriale + Regressione lineare Regressione logistica Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°13.

Slides:

Advertisements

Presentazioni simili

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezioni n° 7-8

Advertisements

Corso di Analisi Finanziaria degli Enti Pubblici

Corso modulo 4. E un titolo, riconosciuto a livello internazionale, che certifica il possesso delle abilità minime necessarie per poter lavorare con il.

Fondazione Ambrosianeum – Sala Lazzati

ESERCITAZIONE CORSO DI FINANZA AZIENDALE Incontro del

Esercitazione sulle rilevazioni di fine esercizio

Primi passi con Easy Reg 1

Analisi Bivariata e Test Statistici

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°10.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n° 8.

Analisi fattoriale Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°10.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n° 10.

Regressione logistica

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°8

Analisi Bivariata & Esercizi Analisi Univariata

Test Statistici Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°5.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n° 11.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°7.

Analisi Bivariata & Esercizi Analisi Univariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4.

Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°6.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°5 Test statistici: il test Chi-Quadro, il test F e il test t.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°8.

Questionario Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°1

INFERENZA NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA: test sui parametri e scelta del modello (parte 3) Per effettuare test di qualsiasi natura è necessaria.

Teoria dei Sistemi - Esercitazioni TEORIA DEI SISTEMI Esercitazioni introduttive alla System Dynamics Esercitazione 1 Esercitazione 2 Esercitazione 3 Esercitazione.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n° 9.

Dall’analisi Fattoriale alla regressione lineare

PROGETTI PER NON AUTOSUFFICIENTI Finanziati con il Fondo Credito e Attività Sociali, alimentato con il prelievo obbligatorio dello 0,35% sulle retribuzioni.

Ll Questionario Introduzione al software SAS (Parte 2) Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2.

I CONTRATTI BANCARI Copyright © 2013 Clitt, Roma

Dalla scuola, passando attraverso comune e provincia, fino ad arrivare al mondo. Analisi di diverse metodologie della raccolta differenziata e vari tipi.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°6.

Processo di consolidamento del Debito

Regressione logistica

Analisi Univariata e bivariata Esercizi

Esercizi riepilogativi Analisi Univariata e Bivariata Analisi Fattoriale Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°5.

PROGRAMMA DI ECONOMIA AZIENDALE A.S. 2006/2007 CLASSE 3^ AZ PROF. SALVATORE BRAY.

L’analisi per indici: analisi: patrimoniale - finanziaria -produttività ed efficienza Classe 5 B.

Esercizio Regressione DATI Per un campione casuale di 82 clienti di un'insegna della GDO, sono disponibili le seguenti variabili, riferite ad un mese di.

SAS® OnDemand for Academics SAS Studio

Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2.

Analisi Bivariata: Test Statistici

Dall’Analisi Fattoriale alla Regressione Lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n° 11.

Esercizi riepilogativi Analisi Univariata e Bivariata

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°9 Regressione lineare multipla: la stima del modello e la sua valutazione, metodi automatici.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°10.

Analisi Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°13 Regressione Logistica: La stima e l’interpretazione del del modello.

Regressione logistica

Prof. Christian Cavazzoni x0 Esercizio x0.

redditività var. continua classi di redditività ( < 0 ; >= 0)

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°10 Regressione lineare multipla: la valutazione del modello, metodi automatici di selezione.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°9.

Esercizi riepilogativi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°6.

Esercizio Regressione logistica

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°7.

Regressione lineare - Esercizi

Regressione logistica Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°10.

Regressione lineare - Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°9.

Regressione lineare Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°8.

Le scritture d’esercizio

Esercizio Regressione DATI Per un campione casuale di 82 clienti di un'insegna della GDO, sono disponibili le seguenti variabili, riferite ad un mese di.

Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°13.

Operazioni di finanziamento che le banche compiono

Debiti e TFR. DEBITI Classificazione art  natura creditore P.C. OIC n° 19  li classificano secondo lo schema civilistico Più approfondita appare.

Milano, 18 febbraio 2013 IMPRESA FORMATIVA SIMULATA LEGGE 28 marzo 2003, n.53 Art. 4. (Alternanza Scuola-Lavoro) UNA MODALITA’ DI ATTUAZIONE DELL’ALTERNANZA.

Aspetto finanziario ed Economico

Valutazione dei crediti L’art comma 1 n. 8 c.c. prescrive che «i crediti sono rilevati in bilancio secondo il criterio del costo ammortizzato, tenendo.

1 CORSO DI ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE CLASSIFICAZIONE DEGLI INVESTIMENTI AZIENDALI SCOPODESTINAZIONE NATURA MATERIALIIMMATERIALI PRIMO IMPIANTO.

Transcript della presentazione:

Esercizi Analisi Fattoriale + Regressione lineare Regressione logistica Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°13

Consegna Lavoro di gruppo Scadenze per la consegna del lavoro di gruppo: I scadenza: Lunedì 12 Gennaio 2015 entro ore 12:00 II scadenza: Venerdì 23 Gennaio 2015 entro ore 12:00 Fare riferimento alla signora Luezza (Segreteria, quarto piano) Il materiale da consegnare consiste in: stampa cartacea della presentazione in Power Point; un CD/chiavetta USB contenente questionario, base dati in formato Excel, programma SAS, output, presentazione Power Point. NOTA BENE: se il lavoro di gruppo non viene consegnato entro la data della prima scadenza, non è possibile sostenere l’esame al primo appello

Esercizio 1: Analisi Fattoriale + Regressione Lineare Il dataset auto contiene 15 variabili e 35.108 allestimenti auto. Di seguito la descrizione di ogni variabile:

Esercizio 1: Analisi Fattoriale + Regressione Lineare Allocare una libreria che punti alla cartella in cui si è salvato il dataset. Accertarsi che le opzioni per l’output HTML siano correttamente impostate Effettuare un’analisi fattoriale utilizzando le seguenti variabili: ANZIANITA_MODELLO ASPETTO_ESTERNO CILINDRATA DATI_TECNICI IMPRONTA LARGHEX LUNGHEX N_MODEL_RESTYLING NUMCILINDRI NUMPOSTI PASSO PERCORRENZAMEDIA PORTE POTENZA Scegliere il numero di fattori, interpretarli, salvarli in un dataset.

Esercizio 1: Analisi Fattoriale + Regressione Lineare Effettuare una regressione lineare utilizzando come variabile dipendente la variabile Quotazione e come potenziali regressori i fattori ottenuti al punto precedente Esistono problemi di influenza e / o di multicollinearità? E’ un modello soddisfacente? Quali fattori risultano essere significativi? Qual è il regressore più importante? Come si può interpretare il modello?

Esercizio 2: Regressione Logistica Il dataset ct_pp_propensity contiene 23 variabili e 145.401 clienti di una banca. Di seguito la descrizione di ogni variabile:

Esercizio 2: Regressione Logistica Effettuare una regressione logistica utilizzando come variabile dipendente la variabile ‘ACQUISTO_PP’ e come potenziali regressori le seguenti variabili: FLG_DOMICILIAZIONE_UTENZE FLG_POSSESSO_DEBITO FLG_ACCREDITO_PENSIONE FLG_POSSESSO_BT FLG_RID_12M FLG_CONTO_CORRENTE MAR_PCT_IMP_FINNZ_IMPGH_BT_M6 FLG_POSSESSO_CREDITO N_COINT_POSS_CC N_NDG_TOTALI CAR_NUM_PREL AFI_IMP_TOT_M6 OPR_IMP_PREL_TOT_M6 OPR_IMP_USC_TOT_M6 OPR_PCT_IMP_USC_INT_M6 OPR_IMP_SPE_CAR_D_TOT_M6

Esercizio 2: Regressione Logistica Qual è la percentuale di clienti che ha acquistato un Prestito Personale? Verificare la bontà del modello stimato Esiste un problema di multicollinearità? Quali regressori risultano significativi? Quali regressori hanno un impatto positivo e negativo sulla variabile risposta? Quale regressore è più importante nella spiegazione della variabile risposta?