Seminari

Italiano

Per la diffusione di notizie riguardanti seminari organizzati presso il Dipartimento di Scienze Statistiche - o d’interesse comunque della struttura - inviare opportuna documentazione all’indirizzo seminari-dss@uniroma1.it.

L’Ufficio Stampa e Comunicazione provvede a curarne la pubblicazione su questo sito e nella newsletter periodica, prendendo in considerazione comunicazioni pervenute entro le ore 12 del Giovedì precedente la settimana interessata.
Per correttezza e qualità del servizio, fornire per ogni seminario precise e complete informazioni riguardo a relatore e istituzione di provenienza; titolo del contributo; indicazione dell’area disciplinare di pertinenza; luogo e orario dell'evento; responsabile scientifico e referente organizzativo se previsto, con recapiti relativi; eventuale richiesta di finanziamento.
Gli interessati a ricevere la newsletter periodica di competenza sono invitati a comunicare il proprio recapito elettronico al medesimo indirizzo seminari-dss@uniroma1.it

Per le modalità d’organizzazione dei seminari finanziati dal Dipartimento, consultare la pagina ad essi dedicata.

 

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Seminario/Statistica
ADAPTIVE MCMC FOR MULTIPLE  CHANGEPOINT ANALYSIS WITH APPLICATIONS TO LARGE DATASETS

Lunedì 26 Giugno 2017, ore 11.

Sapienza, Dipartimento di Scienze Statistiche; p.le A. Moro 5, Roma. Aula V (4 p.).

Dott. Alan John Benson (University College Dublin, School of Mathematics and Statistics, Insight Centre for Data Analytics).

Abstract:
We consider the problem of Bayesian inference for changepoints where the number and position of the changepoints are both unknown. In particular, we consider product partition models where it is possible to integrate out model parameters for the regime between each changepoint, leaving a posterior distribution over a latent vector indicating the presence or not of a changepoint at each observation. The same problem setting has been considered by Fearnhead (2006) where one can use filtering recursions to make exact inference. However, the complexity of this filtering recursions algorithm is quadratic in the number of observations. Our approach relies on an adaptive Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method for finite discrete state spaces. We develop an adaptive algorithm which can learn from the past states of the Markov chain in order to build proposal distributions which can quickly discover where changepoint are likely to be located. We prove that our algorithm leaves the posterior distribution ergodic. Crucially, we demonstrate that our adaptive MCMC algorithm is viable for large datasets for which the filtering recursions approach is not. Moreover, we show that inference is possible in a reasonable time thus making Bayesian changepoint detection computationally efficient.

Info:
Prof. Luca Tardella
luca.tardella@uniroma1.it

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Seminario/Probabilità
APPROSSIMAZIONE DI DIFFUSIONE DI PROCESSI A VELOCITA' FINITA

Lunedì 5 Giugno 2017, ore 11.

Sapienza, Dipartimento di Scienze Statistiche; p.le A. Moro 5, Roma. Aula 34 (4° p.).

Prof.ssa Cristina Costantini (Università degli studi "G. d'Annunzio", Chieti-Pescara).

Info:
alessandro.degregorio@uniroma1.it

Allegato:
Abstract
 

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Statistica metodologica
SOME INFERENTIAL APPROACHES FOR DEALING WITH RANDOM FUZZY SETS

Giovedì 18 maggio 2017, ore 11.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Prof.ssa Ana Belen Ramos Guajardo (University of Oviedo, Spain) 

Abstract
Different real-life situations concern random experiments in which imprecision on the experimental data appears additionally to randomness on the data generation process. For instance, some socio-economic studies involve questionnaires containing questions that must be answered by considering a value chosen from a Likert scale. However, the replacement of such an usual identification/encoding by a different representation involving fuzzy values combined with a free response design shows some advantages that should be taken into account. Those random variables taking fuzzy values as outcomes are called random fuzzy sets. Some inferential studies about the expected value and the variance of one or more random fuzzy sets are presented. Furthermore, a real-life application of such studies is also shown

Info:
Prof.ssa Maria Brigida Ferraro
brigida.ferraro@uniroma1.it

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Ambito disciplinare non comunicato
A PROPOSAL OF NEW EXPERIENCE RATING SYSTEM IN AGRICULTURAL ECONOMICS

Venerdì 12 Maggio 2017, ore 11.30.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Prof. José Luis Vilar Zanón (Dept. Economía Financiera y Actuarial- Universidad Complutense de Madrid)

Abstract
We present a new experience rating system that solves the issues arisen when transferring to the agricultural insurance the methodology of the bonus-malus system (BMS) applied in automobile insurance. Some characteristics of agricultural risks like years of high severities with return periods depending of the lines of business, probable aggregation of the penalizations imposed both by the a priori and posteriori ratings, extreme events occurring frequently, result in a BMS that suffers from premiums insufficiency and with no way to cope with years of high losses. Our methodology differs from the traditional BMS approach in that it uses regression models, thus providing a unified methodological frame with respect to the prior pricing step, when this latter is performed within the current scientific trend consisting of applying glms models. We also provide definitions for the posterior premiums efficiency and variability, which allow us making comparisons between the scales of premiums provided by different experience rating systems. We apply the new methodology to the line of business "table grapes", examining its results and comparing them with the current BMS. Professors of the research group “Risk in Insurance and Finance” of the Universidad Complutense de Madrid in close collaboration with professionals of Agroseguros SA carried out this research.

Info:
Prof.ssa Barbara Rogo
barbara.rogo@uniroma1.it

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Ambito disciplinare non comunicato
RISK NEUTRAL PROBABILITIES RECOVERY FROM OPTIONS PRICES BY MAXIMUM ENTROPY USING LINEAR GOAL PROGRAMMING

Mercoledì 10 Maggio 2017, ore 14.30.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Prof. José Luis Vilar Zanón (Dept. Economía Financiera y Actuarial-Universidad Complutense de Madrid)

Abstract
A new method is developed to retrieve risk neutral probabilities (RNP) from assets prices by maximum entropy. It uses a different divergence than KullbackLeibler’s, resulting in the total-variation distance. The optimization process is achieved by means of linear goal programming, thus guaranteeing a fast numerical resolution. The method values illiquid assets finding a RNP minimizing the divergence to the uniform distribution while satisfying the benchmarks prices constraints. In the case of an incomplete market, we can increase the divergence from its minimum to reach any asset value belonging to the interval of prices guaranteeing an arbitrage free market. We exemplify our method by means of synthetic and real world cases.

Info:
Prof.ssa Barbara Rogo
barbara.rogo@uniroma1.it

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Seminario/Statistica

NEW MULTIVARIATE STATISTICS METHODOLOGIES IN THE ERA OF BIG DATA

Giovedì 11 Maggio 2017, ore 11-12

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Prof. Maurizio Vichi

Allegati:
Abstract

Info:
Prof. Stefano Fachin
stefano.fachin@uniroma1.it

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Informatica
A BIASED INTRO TO PROOF COMPLEXITY

Lunedì 13 Febbraio 2017, ore 11.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula V (4° p.).

Dott. Massimo Lauria  (SSD INF/01, SC 01/B1).

Delegato del Direttore alla verbalizzazione del Seminario: prof. Paolo Giulio Franciosa

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Statistica matematica
OPTIMAL INTERPOLATION IN APPROXIMATION THEORY, NONPARAMETRIC REGRESSION, AND OPTIMAL DESIGN: A NON-ASYMPTOTIC APPROACH

Mercoledì 1 Febbraio 2017, ore 11-12.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4 p.).

Prof. Boris Levit (Queen’s University, Department of Mathematics and Statistics. Kingston, ON, Canada.

Graduate of the Moscow University MGU, 1969.
PhD from the Institute of Information Transmission in Moscow IPPI, 1972.
D. Sc. (similar to habilitation) from the Vilnius University, VGU, Lithuania, 1986.
University of Maryland, Visiting Professor 1989-1990.
University of Utrecht, the Netherlands, Associated Professor, 1990-2000.
Queen’s University, Kingston, Canada, Full Professor, 2000—present.
Editor of the Mathematical Methods of Statistics, 1986-present, Deputy Editor-in-Chief since 2006).

Info
blevit@mast.queensu.ca

Allegati

Abstract
For some rectangular Hardy classes of analytic functions, an optimal method of interpolation has been recently found, within the framework of Optimal Recovery. It will be shown that this method of interpolation,based on the Abel-Jacobi elliptic functions, is also optimal, according  to corresponding criteria of Nonparametric Regression and Optimal Design. In a non-asymptotic setting, the maximal mean squared error of the optimal interpolant will be evaluated explicitly, for all noise levels away from 0. In this result, a pivotal role is played by an interference effect, in which both the stochastic and deterministic parts of the optimal interpolant exhibit an oscillating behavior, with the two oscillating functions canceling each other.

The paper will appear in full in the Mathematical Methods of Statistics, 2016, No.4.

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Probabilità e Statistica matematica
ON THE GEOMETRY OF RANDOM LAPLACE EIGENFUNCTION

Mercoledì 1 Febbraio 2017, ore 10.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Dott.ssa Valentina Cammarota  (SSD MAT/06, SC 01/A3).

Delegata dal Direttore alla verbalizzazione del seminario: prof.ssa Luisa Beghin.

 
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Scienze attuariali
DYNAMIC RISK MEASUREMENT FOR LONG TERM INSURANCES AND SOLVENCY II
 
Giovedì 2 Febbraio 2017, ore 10,30
 
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
 
Prof. Pierre Devolder (Université Catholique de Louvain (UCL), Institut de Statistique, Biostatistique et Sciences Actuarielles)
 
 
Abstract:
The future Solvency 2 regulation for insurance introduces a risk metric taking into account all the risks involved in an insurance contract. 
But the risk measurement is essentially based on a one year analysis (value at risk on a one year horizon). For long term life insurance products or pension liabilities, this methodology can imply important distortions and induce non optimal strategies leading to concentration of investments only in risk free assets with poor return.  In order to take into account this maturity aspect of the liability in the computation of the solvency requirement, we consider in this paper, mixtures of conditional risk measures in order to obtain time-consistent dynamic risk measures adapted for long term guarantees and consistent with Solvency II for short term products.

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Scienze attuariali
RISK SHARING IN PUBLIC PENSION SCHEMES
 
Venerdì 3 Febbraio 2017, ore 14,30
 
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
 
Prof. Pierre Devolder (Université Catholique de Louvain (UCL), Institut de Statistique, Biostatistique et Sciences Actuarielles)
 
 
Abstract:
In classical pension design, there are essentially two kinds of pension schemes: Defined Benefit (DB) or Defined Contribution (DC) plans, corresponding to a different philosophy of risk spreading between the stakeholders: in DB, the main risks are taken by the organizer of the plan while in DC (including the Notional accounts – NDC, used in Sweden or Italy), the affiliates must bear all the risks. Especially applied to public pension systems, this traditional polar view can lead to unfair intergenerational equilibrium in both cases. The purpose of this paper is to present alternative architectures based on a mix between DB and DC in order to reach simultaneously financial sustainability but also social adequacy. An example of this approach is the so called Musgrave rule but other risk sharing approaches will be developed and compared in a pay as you go philosophy. Deterministic and stochastic modelizations will be used.

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Economia Politica
LA VALUTAZIONE DELLA RICERCA IN ECONOMIA: INDICATORI, CRITERI E TENDENZE ALLA LUCE DELL’EVOLUZIONE RECENTE DELLA RICERCA ECONOMICA

Mercoledì 18 Gennaio 2017, ore 11.

Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).

Dott.ssa Giulia Zacchia (SECS-P/01).

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Statistica
ENDOGENEITY, INITIAL CONDITIONS AND INFORMATIVE MISSINGNESS THREE ISSUES OF A KIND IN LONGITUDINAL MODELLING. A FINITE MIXTURE BASED SOLUTION

Giovedì 12 Gennaio 2017, ore 10.30
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof. Marco Alfo’ (SSD SECS-S/01, SC 13/D1)

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Calcolo delle probabilità
TIME-DEPENDENT FRACTIONAL GENERATORS AND RELATED ADDITIVE PROCESSES

Giovedì 12 Gennaio 2017, ore 10.30
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof.ssa Luisa Beghin (SSD MAT06, SC 01/A3)

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Statistica economica
HAS THE ATTITUDE OF US CITIZENS TOWARDS REDISTRIBUTION CHANGED OVER TIME?

Giovedì 12 Gennaio 2017, ore 10.30
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof.ssa Maria Grazia Pittau (SSD SECS-S/03, SC 13/D2)

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Scienze attuariali
HIGH AGE MORTALITY, FRAILTY AND RISK CLASSIFICATION FOR A LIFE ANNUITY PORTFOLIO

Mercoledì 7 Dicembre 2016, ore 11
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof.ssa Annamaria Olivieri (Università di Parma, Dipartimento di Economia)

Info:
Prof.ssa Susanna Levantesi
susanna.levantesi@uniroma1.it

Allegati:
Abstract

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Statistica Metodologica

A REVIEW OF BAYESIAN VARIABLE SELECTION METHODS AND INTRODUCTION TO THE POWER-EXPECTED-POSTERIOR PRIOR METHODOLOGY

Venerdì 30 Settembre 2016, ore 11
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof. Dimitris Fouskakis (Department of Mathematics, School of Applied Mathematical and Physical Sciences. National Technical University of Athens; Athens, Greece); responsabile scientifico e referente organizzativo prof. Luca Tardella

Info:
Prof. Luca Tardella
luca tardella@uniroma1.it

Allegati:
Abstract Fouksakis

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Scienze attuariali
MODELLI INTERNI PER LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO NON LIFE IN AMBITO SOLVENCY II

Lunedì 13 giugno 2016, ore 9.30
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.).
Dott. Matteo Ialenti; responsabile scientifico prof. Fabio Grasso (fabio.grasso@uniroma1.it).

Abstract
Oggetto del seminario è la valutazione del requisito di capitale legato al rischio Non Life in ambito Solvency II. Il seminario è strutturato in sezioni: vi è un’introduzione del framework normativo Solvency II, in cui si ripercorrono i principi alla base della nuova normativa, ivi compresi i principi di calcolo delle Riserve Tecniche (Best Estimate Riserva Premi e Best Estimate Riserva Sinistri) e del Risk Margin. Successivamente sono ripercorse le logiche di calcolo del requisito di capitale usando la Standard Formula. Infine, vengono presentati e confrontati tra loro alcuni modelli stocastici per la valutazione del Premium Risk e del Reserve Risk. 

Programma
1. Introduzione alla Solvency II: il sistema a 3 pilastri
2. Le Riserve tecniche danni secondo i principi della Solvency II: Best Estimate e Risk Margin
3. Calcolo del Non Life Risk secondo la Formula Standard
4. Modelli interni per la stima del Premium Risk
     - Modelli basati sul Loss Ratio
     - Modelli frequency severity
5. Modelli interni per la stima del Reserve Risk
     - Modelli classici: Over Dispersed Poisson e Mack
     - Modelli Bayesiani
6. Modelli interni “1 year view” vs Modelli interni “ultimate view”

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Economia
HOUSEHOLD ECONOMICS: A FIELD IN MOTION

Lunedì 30 Maggio 2016, ore 15
Dipartimento di Scienze Statistiche, v.le Regina Elena 295, Roma, aula G50 (3° p.)
Prof.ssa Shoshana Grossbard (San Diego State University, CA United States)

Abstract
The seminar concerns the analysis of marriage markets and marriage contracts. At the root of this analysis are simple models of dating and marriage, that use IMPLICIT prices for the caring work of men and women, living in a couple (possibly married). However, household economics encompasses much more than marriage market analysis: it deals with many outcomes and many explanatory factors and it is not only about exchanges of time for money but about all outcomes that are analyzable within the framework of economics, perhaps with the help of psychology, sociology, and other disciplines.

Info:
Prof.ssa Marcella Corsi, DSS
marcella.corsi@uniroma1.it

Allegati:
Grossbard 30.5.16, documenti

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Economia
IL DIFFICILE CAMMINO DELL’ECONOMIA ITALIANA: TURBOLENZE INTERNAZIONALI E DEBOLEZZE STRUTTURALI
(Lezioni Lincee di Economia)

Lunedì 30 Maggio 2016, ore 9.20
Accademia Nazionale dei Lincei, Palazzina dell’Auditorio,  v. della Lungara 230, Roma.

Il Centro Linceo Interdisciplinare “Beniamino Segre”, I Lincei per la scuola, organizza una serie di seminari di Economia per gli studenti e i professori delle Scuole secondarie superiori. Questo incontro intende offrire una chiara descrizione dei maggiori problemi economici e sociali del nostro Paese, anche al fine di rendere più consapevole la scelta universitaria.

Allegati
Programma Lincei 30.5.2016

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Statistica Economica
ESTIMATION OF CONTINUOUS TIME ECONOMETRICS: A (PURE) GROWTH MODEL WITH INTERNATIONAL TECHNOLOGY TRANSFERS

Martedì 24 Maggio 2016, ore 11-13
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)

Prof. Clifford Wymer (già Fondo Monetario Iinternazionale); responsabile scientifico prof. Bernardo Maggi

Abstract
Research on continuous time models in econometrics has developed not just as a method of estimation but as an integrated approach to the specification, estimation and analysis of economic models involving three aspects: the use of relatively small disequilibrium models based on economic theory and specified as differential equation systems, the derivation of an appropriate discrete model which is stochastically equivalent to the differential equation system, given that economic data are discrete, and the use of full-information maximum likelihood estimators. The aim of this work is to estimate the parameters of the underlying differential equation model as directly as possible, subject not only to the restrictions inherent in the differential model but also in the derivation of the stochastically equivalent discrete system. Although relatively small, theoretically based structural models could be specified as ordinary discrete models and estimated by full information maximum likelihood techniques, these models have less satisfactory properties than continuous systems; it is the integrated approach to the specification and use of continuous time models which is attractive and provides the benefits of this work.  We specify a multi-country model of growth and technology with interdependent exchanges of ideas, represented by patents, between countries.

Info:
bernardo.maggi@uniroma1.it

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Scienze attuariali
SOLVENCY II: ASPETTI INTRODUTTIVI, STRUTTURA GENERALE DELLA STANDARD FORMULA ED IL NON-LIFE UNDERWRITING RISK

Venerdì 20 Maggio 2016, ore 9.30-12
Dipartimento di Scienze Statistiche, v.le Regina Elena 295, Roma; aula Master (p. terra).

Terzo incontro didattico del prof. Nino Savelli (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano) sull’argomento.

Info:
paola.verico@uniroma1.it

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Probabilità
SOME ASYMPTOTIC PROPERTIES OF GEOMETRIC FUNCTIONALS OF STRONGLY DEPENDENT RANDOM FIELDS

Giovedì 12 Maggio 2016, ore 11
Dipartimento di Scienze Statistiche, p.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4° p.)
Prof. Andriy Olenko (La Trobe University, Melbourne, Australia)

Abstract
Limit theorems for the volumes of excursion sets of strongly dependent heavy-tailed random fields will be presented. Special attention is paid to Student and Fisher random fields. We also discuss the rate of convergence to the Rosenblatt-type distributions in non-central limit theorems.  In contrast to approaches based on the Malliavin calculus and Stein's method we use direct probability methods. Some examples and simulation results are shown.

The presentation is based on the papers:
N. Leonenko, A. Olenko,  Sojourn measures of Student and Fisher-Snedecor random fields, Bernoulli, 20(3) (2014) 1454—1483; Vo Anh, N. Leonenko, A.Olenko. On the rate of convergence to Rosenblatt-type distribution, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 425(1) (2015) 111-132.

Info:
alessandro.degregorio@uniroma1.it

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Scienze attuariali
NON-LIFE UNDERWRITING RISK

Venerdì 6 Maggio 2016, ore 14-17.30
Dipartimento di Scienze Statistiche, aula Master (p. terra); v.le Regina Elena 295, Roma.
Prof. Nino Savelli (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano).

Info:
paola.verico@uniroma1.it

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Probabilità
EMPIRICAL BAYES ESTIMATION OF MULTIVARIATE DISCRETE PROBABILITY DISTRIBUTIONS WITH OVERDISPERSION

Venerdì 22 Aprile 2016, ore 11.30
Dipartimento di Scienze Statistiche. Aula 34 (IV piano), p.le A Moro 5, Roma.
Prof. Fabio Divino (Division of Physics Computer Science and Mathematics, University of Molise, Italy)

Abstract
In this talk some preliminary results in Bayesian inference of multivariate discrete distributions are presented. In particular, an empirical Bayesian approach is considered through the use of the Dirichlet-Multinomial compound model. The idea of compound models is back to the beginning of the 1900 and it concerns the possibility to compound a model of interest M0(X;T), depending on some parameter T, with a mixing probability measure Ha(T) on T, depending on a parameter a. In this way, the mixture resulting by the integration of M0 respect to Ha generates a new model M1(X; a) that allows for the possibility of including larger variation for the variable X than in M0. A typical application of this approach is the well known Gamma-Poisson compound model that generates the Negative Binomial model. In this talk we present the use of the Dirichlet-Multinomial model in order to estimate the probability distribution of an overdispersed multivariate discrete random variable X. Some results of simulations will compare the Dirichlet-Multinomial model with the reference Multinomial model. Further, some applications in biodiversity monitoring will be presented.

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Statistica economica
I CONTI ECONOMICI TRIMESTRALI: AVANZAMENTI METODOLOGICI E PROSPETTIVE DI INNOVAZIONE

Giovedì 21 Aprile 2016, ore 9.30
Istat, via C. Balbo 14, Roma. Aula Magna.

Abstract
L'evento combina avanzamenti e proposte metodologiche nell’ambito dei conti trimestrali con aspetti significativi del sistema dei conti per settore istituzionale. L’evento, organizzato in tre sessioni, rappresenta un’occasione di approfondimento e di confronto sulle stime anticipate, sui conti settoriali trimestrali e sugli aspetti metodologici a forte contenuto innovativo.
Gli avanzamenti sulle stime anticipate hanno ricevuto una importante spinta propulsiva da Eurostat, che ha istituito una task force nel 2013 per la sperimentazione appunto di tale stima del prodotto interno lordo europeo, a 30 giorni dalla fine del periodo di riferimento. Nel seminario vengono illustrati i contributi dell’Istat a questo progetto europeo, con i principali risultati delle sperimentazioni sui dati italiani (in termini di revisioni rispetto al rilascio a 45 e a 60 giorni dei dati ufficiali). La discussione si estende poi alle stime anticipate dell’input e del costo del lavoro su cui vi è una diffusa richiesta a livello europeo e da parte degli utilizzatori.
I contributi sui conti settoriali presentano una visione d’insieme del sistema, affrontando gli aspetti critici del processo di stima e le possibili innovazioni. Riguardo al settore delle amministrazioni pubbliche, viene affrontato il tema della destagionalizzazione e le sfide che la lettura di questi dati comporta. Vengono presentati, infine, gli aggregati delle entrate tributarie nell’ambito dei conti per settore istituzionale, come strumento di monitoraggio degli effetti delle misure fiscali in corso d’anno.
I lavori di tipo metodologico riguardano la disaggregazione temporale nei modelli dinamici a ritardi distribuiti, e gli avanzamenti sulle stime anticipate mensili di densità del prodotto interno lordo dell’area euro e delle sue previsioni a breve termine.
Per partecipare al seminario, o comunicare eventuali disdette, inviare una mail all'indirizzo indicato. Adesioni accettate fino ad esaurimento dei posti disponibili, e comunque entro le ore 12.00 di Mercoledì 20 Aprile 2016.

Info:
eventi@istat.it

Allegati:
ISTAT 21aprile 2016, programma

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Statistica metodologica
FUZZY CLUSTERING IN A REDUCED SUBSPACE

Mercoledì  20 Aprile 2016, ore 11.
Dipartimento di Scienze Statistiche.  Aula 34 (4° p.), p.le A Moro 5, Roma.

Esposizione didattica della dott.ssa Maria Brigida Ferraro.

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Ottimizzazione
NEW DEVELOPMENTS IN SERVICE NETWORK  DESIGN

Giovedì 14 Aprile 2016, ore 15.30.
Dipartimento di Scienze Statistiche. P.le A. Moro 5, Roma; aula 34 (4 p.).
Prof. Teodor Gabriel Crainic (Université du Québec; Montréal, Canada).

Info:
nicoletta.ricciardi@uniroma1.it

Allegati:
Crainic 14.4.16, locandina

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Scienze attuariali
LA STRUTTURA GENERALE DI SOLVENCY 

Lunedì 11 Aprile 2016, ore 14.30-18.00.
Dipartimento di Scienze Statistiche. Viale Regina Elena 295, Roma; aula Master (p. terra).
Prof. Nino Savelli (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano).

Info:
paola.verico@uniroma1.it