sabato 23 settembre 2017
ricerca

 
EMAIL
no foto
0776/299.3447
set
23
cal

DIPARTIMENTO DI

PROFESSORE ORDINARIO  

Settore scientifico disciplinare: S01-Statistica

MARILENA

FURNO

Curriculum Vitae

Nessun commento

Pubblicato alle ore 11:56 del giorno 05/03/2010

 Attività professionale

 

1980           Laurea con lode in Economia presso l'Università di Napoli “Federico II” con una tesi sui modelli di equazioni simultanee.

 

1982           Diploma in Economia dello Sviluppo presso il Centro di Specializzazione e Ricerche Economico-Agrarie per il Mezzogiorno di Portici (Università di Napoli “Federico II”), con un lavoro sui metodi di classificazione delle serie storiche stimate mediante i modelli ARMA.

 

1984-92      Ricercatore di Statistica, Facoltà di Scienze Politiche, Università di Napoli “Federico II”.

 

1986           Master presso il Boston College.

 

1988           Ph.D. presso il Boston College con una tesi in Econometria dal titolo Robust Methods for Macroeconometric Models.

 

1992-94      Professore associato di Statistica, Facoltà di Scienze Politiche, Università di Pavia.

 

1994-98      Professore ordinario di Statistica, Facoltà di Scienze Politiche, Università di Pavia.

 

dal 1998     Professore ordinario di Statistica, Facoltà di Economia, Università di Cassino.

 

Borse di studio

 

1983           Borsa di studio Fulbright per la frequenza di un corso di dottorato all'estero.

 

1985           Borsa di studio MIUR per attività di perfezionamento all’estero.

 

1986           Borsa di studio per l'estero CNR-NATO.

 

1987           Premio finale per la ricerca svolta nell'ambito della borsa di studio CNR-NATO.

 

Attività di ricerca

 

La ricerca riguarda aspetti di carattere metodologico ed applicazioni nel campo della valutazione dei percorsi scolastici, delle differenze retributive tra generi e delle politiche sociali. Per quanto riguarda gli aspetti metodologici, alcuni dei lavori pubblicati considerano le proprietà asintotiche di stimatori robusti (pubblicazioni 1, 10, 13). Altri lavori confrontano i risultati ottenuti mediante stimatori robusti con quelli ottenuti con il metodo della massima verosimiglianza o dei minimi quadrati (pubblicazioni 4, 5, 6). Le divergenze tra i due tipi di risultati sono attribuibili alle caratteristiche della distribuzione empirica oppure ad una cattiva specificazione del modello. In quest'ultimo caso i metodi robusti possono fornire utili indicazioni per una migliore specificazione del modello (pubblicazioni 4, 9). La definizione di uno specifico programma di calcolo ha consentito l'applicazione di alcuni tra i più noti stimatori robusti (pubblicazione 3). I lavori 8, 10, 12, 13 definiscono ed illustrano le proprietà di nuovi stimatori robusti e di un nuovo metodo per la individuazione di valori anomali nei dati. I lavori più recenti (pubblicazioni 14, 15, 16, 17, 18, 21) analizzano il comportamento dello stimatore della regressione mediana e della regressione quantile. Statistiche d’ordine di tipo non parametrico vengono utilizzate per costruire test di specificazione e di linearità (pubblicazioni 19, 20, 23). Le applicazioni  riguardano la distribuzione dei rendimenti dell’istruzione nella popolazione, la distribuzione dei tassi di scolarizzazione per genere (manoscritto 1), età e ripartizione territoriale (pubblicazione 24). La valutazione degli effetti della scolarizzazione sulle carriere retributive e l’efficacia delle politiche di riduzione della dispersione scolastica (pubblicazione 22).


Attività didattica e partecipazione a progetti di ricerca

 

Negli ultimi anni ha insegnato i seguenti corsi:

 

Statistica 1: Facoltà di Economia, Università di Cassino. 

 

Statistica 2: Facoltà di Economia, Università di Cassino.

 

Analisi statistica multivariata: Facoltà di Economia, Università di Cassino.

 

Econometria:Facoltà di Economia, Università di Napoli “Federico II”

 

Analisi delle Serie Storiche: Master in Economia e Finanza, Facoltà di Economia, Università di Napoli “Federico II”

 

Modelli statistici (progetto Erasmus in collaborazione con J. Jureckova della Charles University of Prague) Facoltà di Economia, Università di Cassino.

 

Il corso di Statistica 1 considera i vari indici descrittivi di posizione, variabilità, forma, mutua variabilità, concentrazione, connessione. Il corso di Statistica 2 affronta il calcolo della probabilità, la definizione e lo studio delle principali variabili casuali, l’inferenza statistica, i test delle ipotesi, la stima di parametri incogniti di una distribuzione ed il modello di regressione semplice. Il corso di Analisi statistica multivariatae quello di Econometria sviluppano, a diversi livelli didattici, il modello di regressione multipla sia attraverso strumenti teorici sia mediante applicazioni al computer con dati reali; analizzano le ipotesi su cui è fondato il modello di regressione e le conseguenze dell’abbandono di tali ipotesi; considerano diversi metodi di stima, come i minimi quadrati ordinari e generalizzati, lo stimatore per le regressioni quantili, gli stimatori robusti, i metodi di stima per variabili qualitative. Analisi delle Serie Storiche considera i modelli autoregressivi ed a media mobile ARMA.

 

Ha organizzato presso la Facoltà di Economia dell’Università di Cassino:

 

  • seminari di Statistica con la partecipazione di studiosi italiani e stranieri;
  • un convegno su Gli indicatori di performance, Cassino 20-21 aprile 2006.

 

Nel 2003-05 è stata responsabile dell’unità di Cassino del progetto di ricerca PRIN sui Metodi statistici per l’analisi degli indicatori di performance.

 

E’ responsabile del laboratorio di Calcolo ed Analisi Quantitative del Dipartimento di Scienze Economiche, Facoltà di Economia, Università di Cassino.

 

E’ direttore e coordinatore della Scuola di Dottorato di Economia dell’Università di Cassino.

 

Ha svolto attività di referee per numerose riviste internazionali tra cui Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Statistical Computation and Simulation, Journal of the Italian Statistical Society, Journal of Economic Dynamics and Control, Journal of Applied Statistics, Empirical Economics, Quantitative Finance, Communications in Statistics.

 

Ha trascorso periodi di ricerca presso l’Università di Pensylvania (1990), di Princeton (1998-99), di California San Diego (2002), di York (2003), Charles University in Praga (2007). Ha partecipato e presentato lavori a numerosi convegni e workshop internazionali.

 

 

Pubblicazioni su riviste scientifiche internazionali 

 

1.              Bounded-influence instrumental variables estimator: an extension, Economic Letters, vol. 25, 239-242, 1987.

 

2.              Robust methods in econometrics: a review essay, Economic Notes, vol. 19, n.1, 76-97, 1989.

 

3.              Computational aspects of robust regressions, (con C. Baum), Journal of Computer Science in Economics and Management, vol. 2, 221-237, 1989.

 

4.              Analysing the stability of demand-for-money equations, (con C. Baum) Journal of Money Credit and Banking, vol 22, n. 4, 465-477, 1990.

 

5.              Comparison of estimators for heteroskedastic models, Journal of Statistical Computations and Simulations, vol. 38, 99-107, 1991.

 

6.              Estimation of a small macro-model under the assumption of contaminated distributions, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 53, 313-330, 1991.

 

7.              Robust estimation in multiple regression model using p-dimensional subsets, (con M. R. D'Esposito), Metron, vol L, 115-36, 1992.

 

8.              Location of outliers in the multiple regression using jackknifed values (con M. R. D'Esposito), Journal of Computer Science in Economics and Management, n. 5, 171-82,1992.

 

9.              Monetary policy and interest rate: an adaptive estimator approach, Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 17, 571-588, 1993.

 

10.          Small sample behavior of a robust heteroskedasticity consistent covariance matrix estimator, Journal of Statistical Computation and Simulation, vol. 54, 115-28, 1996.

 

11.          The information matrix test in linear regressions with ARMA errors, Journal of the Italian Statistical Society, vol. 3, 369-85, 1996.

 

12.          Robust procedures in multiple regression: p-subsets and a computational proposal (con M. R. D’Esposito), Computational Economics, vol. 9, 129-147, 1996.

 

13.          A robust heteroskedasticity consistent covariance matrix estimator, Statistics, vol. 30, 201-19, 1997.

 

14.          Estimating the variance of the LAD regression coefficients, Computational Statistics and Data Analysis, vol. 27, 11-26, 1997.

 

15.          LM tests in the presence of non-normal error distributions, Econometric Theory, vol. 16, 249-261, 2000.

 

16.          LAD estimator with random coefficient autocorrelated errors, Computational Statistics and Data Analysis, vol. 36, 511-523, 2001.

 

17.          ARCH tests and quantile regressions, Journal of Statistical Computations and Simulation, vol. 74, 277-292, 2004.

 

18.          The Glejser test and the median regression, Sankyha, vol. 67, 277-300, 2005.

 

19.          Non-linearity tests based on order statistics and quantile regressions, Journal of Statistical Computations and Simulation, vol. 77, 189-212, 2007.

 

20.          Parameter instability and quantile regression. Statistical Modelling, vol. 7, 345-362, 2007. 

 

21.          Misspecification and estimation effect in the Lagrange multiplier tests for heteroskedasticity, Journal of Statistical Computations and Simulation, vol. 78, 4, 299-313, 2008. 

 

22.          Quantile regression analysis of the Italian school system, Statistical Modelling, vol. 10, 333-351, 2010.

 

23.          A robust test of specification based on order statistics, Computational Statistics, vol. 25, 707-713, 2010.

 

24.          Goodness of  Fit and Misspecification in Quantile Regressions, Journal of Education and Behavioural Statistics, vol. 36, pg 105-131, 2011. 

 

25     Tests for structural breaks in quantile regressions, Journal of Applied Statistics, in corso di revisione, 2010.

 

 

 26.           Quantile regression and structural change in the Italian wage equation, Economic Modelling, 2010.

 

27.     Quantile regression estimates and the analysis of structural breaks, Quantitative Finance, in corso di revisione, 2010.

 

 

 

Lavori inviati a riviste

          

1.               Robust tests for unit root and changes in persistence, 2009.

 


img

ARGOMENTI IN DISCUSSIONE

img

ARCHIVIO

img

E-LEARNING