Dipartimento di Agraria - Università Mediterranea di Reggio Calabria - Didattica

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BUSINESS ANALYTICS AND DECISIONS THEORY

Corso

Economia

Curriculum

Curriculum unico

Orientamento

Orientamento unico

Anno Accademico

2018/2019

Crediti

Settore Scientifico Disciplinare

SECS-S/06

Anno

Primo anno

Unità temporale

Corso annuale

Ore aula

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

Sì

Erogazione a distanza

Frequenza obbligatoria

Valutazione prova scritta

Valutazione prova orale

Valutazione test attitudinale

Valutazione progetto

Valutazione tirocinio

Valutazione in itinere

Prova pratica

Ulteriori informazioni

Materiale didattico
Ricevimento
Avvisi
Orario lezioni
Codice insegnamento

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

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Nessuna lezione pubblicata

Codice insegnamento online non pubblicato