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BUSINESS ANALYTICS AND DECISIONS THEORY

Corso Economia
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2018/2019
Crediti 12
Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/06
Anno Primo anno
Unità temporale Corso annuale
Ore aula 72
Attività formativa Attività formative caratterizzanti

Canale unico

Docente MASSIMILIANO FERRARA
Collaboratori ANTONIO VIOLI, BRUNO ANTONIO PANSERA
Obiettivi Informazioni, dati e modelli quantitativi caratterizzano sempre di più il moderno processo decisionale. Sapere interpretare e leggere efficacemente i dati a disposizione di un’impresa e creare modelli appropriati per l’individuazione delle strategie ottimali sono spesso la chiave per una maggiore competitività. Con Business Analytics si intendono le competenze, tecnologie e i metodi che consentono di analizzare dati, sia attuali sia relativi alle performance aziendali del passato, al fine di orientare il processo decisionale e la pianificazione. Il corso fornisce un’ampia introduzione alla Business Analytics, consentendo agli studenti di acquisire familiarità con varie tipologie di problemi e con i metodi quantitativi che sono maggiormente utilizzati nella soluzione di problemi economico-gestionali. Sarà privilegiato un approccio orientato alle applicazioni. Un'attenzione specifica sarà dedicata all'implementazione pratica delle metodologie proposte attraverso pacchetti software di comune utilizzo nella pratica aziendale (Excel). Una parte del Corso sarà dedicata alla Teoria delle Decisioni in condizioni di incertezza e al Calcolo finanziario.
Programma Parte I (primo semestre) – Programmazione matematica lineare e non lineare, sistemi dinamici (6 CFU)
1. Approfondimenti di Algebra Lineare: spazi metrici e distanza Euclidea, spazi vettoriali, sottospazi, sistemi di generatori e basi, funzioni lineari, autovalori e autovettori, forme quadratiche, diagonalizzazione.
2.La Programmazione lineare: teoria delle soluzioni, il metodo del simplesso, il duale. Modelli e applicazioni gestionali.
2.Funzioni di più variabili: intorno sferico, limiti e continuità, Derivata parziale, funzioni differenziabili, piano tangente, matrice Hessiana.
3.Ottimizzazione in Rn: esistenza di soluzioni, Teorema di Weierstrass, condizione del primo ordine, condizione del secondo ordine, modelli.
4.Ottimizzazione Vincolata con Vincoli Rigidi: Teorema di Lagrange, condizione del secondo ordine (Hessiano Orlato), applicazioni economiche.
6. Metodi Risolutivi di Equazioni Differenziali Ordinarie:
I Sistemi dinamici nel discreto e nel continuo.

Parte II (secondo semestre) - Decision Analysis: strumenti e modelli
1. Calcolo finanziario.
2. Fonti di dati e revisione di alcuni concetti di base di statistica.
3. Regressione lineare con applicazioni al Management.
4. Introduzione alla regressione logistica e ai suoi principali impieghi nel Management
5. La teoria delle decisioni: processi decisionali, Utilità attesa VNM, Criteri decisionali.

Modalità di erogazione della materia: il corso si svolge attraverso lezioni frontali, seminari e/o convegni.
Valutazione: è prevista una prova scritta ed una successiva prova orale con la discussione di un progetto laboratoriale
Testi docente Parte I:
1.L. Peccati, S. Salsa, A. Squellati: "Matematica per l’ Economia e l’ Azienda", Ed. Egea, Milano, 2018. Capitoli: 8-9-10-11-12
2. Castagnoli, Marinacci, Vigna: "Principi di Matematica per l'Economia", Ed. EGEA Bocconi, Milano, 2014. Capitoli: 1-2-3-4-5-21

Parte II
4. Klibanoff, Sandroni, Moselle, Saraniti: "Statistica per Manager". Ed. Egea Milano, 2010
5. Appunti a cura del Prof. M.Ferrara (disponibili online e distribuiti a lezione)
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Descrizione Descrizione
Autovalori e Autovettori. Caso studio di Economia industriale (dispensa) Descrizione
Manoscritto Ottimizzazione vincolata e moltiplicatori di Lagrange (dispensa) Descrizione
Programmazione lineare. Lezione 1 (dispensa) Descrizione
Programmazione lineare. Lezione 2 (dispensa) Descrizione
Slides Calcolo finanziario 1 (dispensa) Descrizione
Slides Calcolo finanziario 2 (dispensa) Descrizione
Slides Calcolo finanziario 3 (dispensa) Descrizione
Valutazione Investimenti. Metodi e modelli (dispensa) Descrizione
Esercitazione Atleta (esercitazioni) Descrizione
Esercitazione AVL (esercitazioni) Descrizione
Esercitazione IMEDI (esercitazioni) Descrizione
Esercitazioni Programmazione lineare (esercitazioni) Descrizione

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
Il Prof.Dr. Massimiliano Ferrara riceve gli Studenti ogni MARTEDI' dalle ore 10.00 alle ore 11.30 e gli Studenti tesisti ogni GIOVEDI' dalle 10.00 alle 12.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -

E' previsto un ulteriore servizio di tutoraggio a favore degli Studenti, organizzato dalla Cattedra di Matematica per l'Economia, secondo il seguente Calendario:

- Prof. Dr. Bruno Antonio Pansera (Professore a contratto): riceve il VENERDI' dalle 11.00 alle 13.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -

- Dr.ssa Tiziana Ciano (Dottoranda di Ricerca, email: tiziana.ciano@unirc.it): riceve il GIOVEDI' dalle 9.00 alle 11.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -

- Dr.ssa Mariangela Gangemi (Dottoranda di Ricerca, email: mariangela.gangemi@unirc.it): riceve il MARTEDI' dalle 10.00 alle 12.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -

- Dr.ssa Iside Rita Laganà (Dottoranda di Ricerca, email: isiderita.lagana@unirc.it): riceve il MERCOLEDi' dalle 9.00 alle 11.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
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