Matematica e statistica per l’economia e la finanza

I temi di ricerca dell’area matematico-statistica riguardano, prevalentemente: i metodi matematici per le scienze economiche ed attuariali, con particolare riguardo ai temi dell’ottimizzazione, scalare e vettoriale, dell’ottimizzazione robusta e, in generale, delle scienze delle decisioni; le misure di rischio statiche e dinamiche, anche in ambito set-valued, e la loro relazione con le equazioni differenziali stocastiche retrograde e i teoremi di rappresentazione dei funzionali quasiconvessi; problemi di controllo ottimo stocastico e relative applicazioni alla selezione del portafoglio; l’analisi della distribuzione del reddito e la misurazione di povertà, disuguaglianza e benessere multidimensionale mediante indicatori compositi; il confronto tra modelli statistici di previsione, anche attraverso la curva ROC e sue generalizzazioni; l’analisi della sopravvivenza, con particolare riguardo allo studio della concentrazione di survival data. L’attenzione per le applicazioni alla teoria economica e manageriale, nonché alla finanza, permette di coltivare il dialogo e la collaborazione con le altre aree attive nel dipartimento e di sviluppare collaborazioni internazionali con stimati ricercatori nell’ambito della matematica applicata, della ricerca operativa e della statistica economica. Il gruppo collabora con: Università di Pisa, Shimane University (JPN), Skema Business school (France), Università di Bergamo, Università di Milano Bicocca, Università degli Studi di Milano, Dipartimento di Scienza e Alta Tecnologia Università dell’Insubria, Bilkent University (Turkey), Hausdorff Center for Mathematics (Bonn), University College London (UK), Georgia Institute of Technology (Atlanta, Georgia), DONDENA Università Bocconi, Università Politecnica delle Marche, University of Luxembourg, LISER (Luxembourg Institute of Socio-Economic Research), ISTAT, World Bank, Georgetown University (Washington DC), University of Cologne (Germany).