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Antonello Maruotti

Professore Ordinario di Statistica presso l'Università LUMSA di Roma

Antonello Maruotti è Professore Ordinario di Statistica presso l’Università LUMSA di Roma.

Prima di insegnare alla LUMSA, è stato Professore Associato presso l’Università di Bergen e Visiting Professor presso l’Università di Portsmouth.

Laureato nel 2003 in Scienze Statistiche ed Economiche con Tesi su “I nuovi strumenti di intervento per il Mezzogiorno”, relatore il Prof. F. Nucci.

Ha conseguito il Dottorato in Statistica presso la Sapienza Università di Roma nel 2008. Esperto in Hidden Markov Models, Latent Class Analysis, Multivariate Statistics e analisi dei Big Data  in materia ambientale, sanitaria, economica, finanziaria.

Ha frequentato un Corso di Perfezionamento in Economia Sanitaria e Management Sanitario alla Facoltà di Economia dell’Università di Roma “Tor Vergata”.

Nel 2006 è Visiting researcher presso il Dipartimento di Statistica Matematica della Lund University, sotto la supervisione del Prof. Tobias Rydén.

Tra il 2010 e il 2011 è Visiting researcher presso il Dipartimento di Econometria e Statistica della Georg-August University di Goettingen, sotto la supervisione del Prof. Walter Zucchini, e Invited researcher presso il Laboratorio di Matematica della Université de Caen sotto la supervisione del Prof. Jan Bulla.

E’  membro dello Stat Group-19, un team di ricerca di docenti di Statistica con l’obiettivo di studiare e analizzare il processo epidemico di diffusione del Covid in Italia.

Tra le sue principali opere:

  • On the misuse of the reproduction number in the COVID-19 surveillance system in Italy” (con M. Ciccozzi e F. Divino), Journal of Medical Virology, to appear.
  • An ensemble approach to short-term forecast of COVID-19 intensive care occupancy in Italian regions” (con A. Farcomeni, F. Divino, G. Jona-Lasinio e G. Lovison), Biometrical Journal, 63: 503–513, 2021.
  • Estimating the undetected infections in the Covid-19 outbreak by harnessing capture-recapture methods“, (con D. Bohning, I. Rocchetti e H. Holling), International Journal of Infectious Disease, 97: 197–201, 2020.
  • Hidden Markov and semi-Markov models with multivariate leptokurtic-normal components for robust modeling of daily returns series” (con A. Punzo e L. Bagnato), Journal of Financial Econometrics, 17: 91–117, 2019.
  • Dynamic mixtures of factor analyzers to characterize multivariate air pollutant exposures“, (con J. Bulla, F. Lagona, M. Picone e F. Martella), Annals of Applied Statistics, 11: 1617–1648, 2017.
  • Multiple risk measures for multivariate dynamic heavy-tailed models“, (con M. Bernardi e L. Petrella), Journal of Empirical Finance, 43: 1–32, 2017.

Partecipazioni
Discutere

2021/03/10

Capire i numeri dell’epidemia