5 Esperti laureati con orientamento nelle discipline statistiche

Requisiti

1. Laurea magistrale/specialistica, conseguita con un punteggio di almeno 105/110 o votazione equivalente, in: statistica economica, finanziaria ed attuariale (91/S); scienze statistiche (LM-82); scienze statistiche attuariali e finanziarie (LM-83); matematica (LM-40 o 45/S); fisica (LM-17 o 20/S); altra laurea, anche di “vecchio ordinamento”, equiparata per legge a uno dei suddetti titoli.
2. Età non inferiore agli anni 18.
3. Cittadinanza italiana, di altro Stato membro dell’Unione Europea o altra cittadinanza, secondo quanto previsto dall’art. 38 del d.lgs. 165/2001. Ai cittadini di uno Stato estero è richiesto l’ulteriore requisito di un’adeguata conoscenza della lingua italiana, che sarà verificata durante le prove di concorso.
4. Idoneità fisica alle mansioni.
5. Godimento dei diritti civili e politici.
6. Non aver tenuto comportamenti incompatibili con le funzioni da svolgere nell’Istituto.

Presentazione della domanda

La domanda deve essere presentata entro il termine perentorio delle ore 16:00 del 27 ottobre 2020 (ora italiana), utilizzando esclusivamente l’applicazione disponibile sul sito internet della Banca d’Italia all’indirizzo www.bancaditalia.it.

Prova scritta

La prova scritta prevede lo svolgimento di quattro quesiti a risposta sintetica sulle materie indicate nel programma d’esame e di un breve elaborato in lingua inglese su argomenti di attualità sociale ed economica.

Prova orale

La prova orale consiste in un colloquio sulle materie indicate nel programma e in una conversazione in lingua inglese; possono formare oggetto di colloquio l’argomento della tesi di laurea e le esperienze professionali eventualmente maturate.

Programmi

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 probabilità

1. Elementi di statistica descrittiva: distribuzioni di frequenza, indici di posizione, di ariabilità, di forma e di concentrazione
2. Distribuzioni di frequenza multiple; indici di connessione e di correlazione
3. Teoria dei numeri indice
4. Fondamenti del calcolo delle probabilità
5. Variabili casuali semplici e multivariate. Principali distribuzioni delle variabili casuali discrete e continue
6. Teoremi limite del calcolo delle probabilità
7. Teoria dell’inferenza statistica: stimatori, proprietà degli stimatori, metodi di stima. Il problema della stima per intervallo: intervalli e regioni di confidenza
8. 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

1. Modello di regressione lineare multipla: ipotesi del modello, metodi di stima, proprietà degli stimatori, verifica del modello, inferenza asintotica e previsioni
2. La rimozione delle ipotesi alla base del modello classico: problemi nella specificazione del modello, stima, proprietà degli stimatori, verifica del modello
3. Metodi di regolarizzazione per modelli di regressione (RIDGE e LASSO) e di crossvalidation
4. Modelli per dati di conteggio (log-lineari)
5. Metodi di classificazione: modelli per dati binari (logit e probit)
6. Cluster analysis e misture
7. Tecniche statistiche multivariate: analisi in componenti principali, analisi discriminante e analisi delle corrispondenze
8. Analisi delle serie temporali. Modelli ARMA e ARIMA: definizione e caratterizzazione. Identificazione, stima e verifica del modello. Il problema della previsione. Cointegrazione e VAR
9. Analisi dei dati panel

Un quesito a scelta – tra due proposti dalla Commissione – di:

Metodi di campionamento

1. Rilevazioni censuarie e rilevazioni campionarie
2. Disegni di campionamento: casuale semplice, stratificato, a grappoli, su più stadi, ruotato
3. La stima del totale e della proporzione
4. Lo stimatore per quoziente e per regressione
5. La dimensione campionaria e l’allocazione delle unità
6. La stima dei parametri nei domini di studio
7. Gli errori campionari e non campionari
8. 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

1. Teoria del consumatore e della produzione
2. Domanda e offerta di moneta
3. Inflazione, politica monetaria e stabilità finanziaria
4. Equilibrio macroeconomico in economia aperta e chiusa
5. Modelli di valutazione dei titoli obbligazionari e per la determinazione della struttura per scadenza dei tassi di interesse
6. Teoria di portafoglio e mercato azionario (frontiera efficiente, CAPM, APT)
7. Modelli di valutazione del rischio creditizio e di credit scoring
8. Modelli di valutazione degli strumenti derivati e strategie di negoziazione e copertura dei rischi

Big data analytics

1. Architettura dei database “big data”
2. Linguaggi di programmazione (Python, R, SAS)
3. Privacy e security
4. Text mining e textual analysis
5. Reti neurali e deep learning
6. Support vector machines e kernel methods