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MATEMATICA FINANZIARIA e DECISION SUPPORT SYSTEMS

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2019/2020

Modulo: MATEMATICA FINANZIARIA

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2019/2020
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/06
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docente MASSIMILIANO FERRARA
Collaboratore ANTONIO VIOLI
Obiettivi Il Corso si propone di promuovere la conoscenza dei principali modelli, metodi, criteri di valutazione e criteri di decisione per l'analisi di problemi rientranti nella moderna Finanza matematica. L'obiettivo che si intende perseguire, è quello di fare acquisire al destinatario del Corso, delle conoscenze tecniche specifiche che siano dallo stesso immediatamente spendibili, successivamente al conseguimento della laurea, sul mercato del lavoro nell'ambito del settore bancario ed assicurativo o per l'esercizio della libera professione (consulenza finanziaria globale, consulenza finanziaria aziendale, ecc.)
Programma DECISION SUPPORT SYSTEMS

Processi e sistemi di supporto alle decisioni
Dati, informazioni e conoscenza
Rappresentazione dei processi decisionali
Sistemi di supporto alle decisioni
Data Mining
Definizione di data mining
Rappresentazione dei dati in ingresso
Processo di data mining
Metodologie di analisi
Modelli di Classificazione
Definizione di problema di classificazione
Sviluppo di modelli di classificazione
Valutazione dei modelli di classificazione
Alberi di classificazione
Criteri di separazione
Applicazioni mediante il software WEKA
Introduzione alla modellazione di problemi reali
La mappatura di un problema decisionale in un modello di ottimizzazione: variabili, vincoli, funzione obiettivo.
Modelli di Programmazione Lineare
Modelli di miscelazione
Modelli di allocazione ottima delle risorse
L’utilizzo delle variabili binarie: i problemi con costo fisso, vincoli logici e disgiuntivi.
Esempi di formulazione e soluzione su GAMS
Modelli di Programmazione lineare
Struttura di un modello di PL
Analisi geometrica dei problemi di PL
Caratterizzazione delle soluzioni ottime
Risoluzione per via grafica di modelli di PL a 2 variabili
Applicazione: Portfolio Management
Caratteristiche di un portafoglio
Diversificazione
Frontiera efficiente
Modello di Markovitz e sue limitazioni
Scenario-based asset allocation
Modelli dinamici e stocastici
Applicazione: Data Envelopment Analysis
Efficienza di una DMU
Modello CCR
Modello duale
Esempi su GAMS

MATEMATICA FINANZIARIA
1. Capitalizzazione e attualizzazione
2. Rendite e Ammortamenti
3. Applicazioni aziendali classiche
4. Scelte finanziarie
5. Duration e immunizzazione

Parte Monografica (da svolgere interamente o a scelta dello Studente, un argomento dei tre sotto indicati):
Titoli a reddito fisso
Calcolo finanziario e normativa
Valutazioni di operazioni rischiose
Testi docente DECISION SUPPORT SYSTEMS

C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, J. Wiley and Sons, 2009.
Dispense a cura del docente

MATEMATICA FINANZIARIA

Peccati-Luciano-D'Amico: "Calcolo finanziario: temi di base e temi moderni", EGEA Bocconi, Milano, 2011
in alternativa:
Stefani -Torriero A-Zambruno, Elementi di Matematica finanziaria e cenni di programmazione lineare, IV ed., Giappichelli, 2011.
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza
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
Valutazione degli Investimenti (dispensa) Descrizione

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
Il Prof.Dr. Massimiliano Ferrara riceve gli Studenti ogni LUNEDI' 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 -

- Dr.ssa Stefania Merenda (Dottoranda di Ricerca, email: stefania.merenda@unirc.it): riceve il LUNEDi' dalle 10.00 alle 12.00 presso il Laboratorio Decisions_LAB, Cittadella Universitaria - TORRE 2, Piano 5 -
  • Il ricevimento della D.ssa Tiziana Ciano riprenderà da giorno 05 marzo dalle 10.30 alle 12 presso il Decisions LAB Scadenza: 2020-09-02
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online pubblicato. Per visualizzarlo, autenticarsi in area riservata.

Modulo: DECISION SUPPORT SYSTEMS

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2019/2020
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare MAT/09
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docente MASSIMILIANO FERRARA
Obiettivi Il Corso si propone di fornire agli allievi gli strumenti per la formulazione, l’interpretazione e la soluzione di problemi di decisione, e la capacità di utilizzare alcuni software di modellazione e ottimizzazione disponibili. In particolare gli studenti alla fine del corso saranno in grado di formulare modelli di ottimizzazione relativi a problemi di interesse pratico in diversi contesti applicativi spaziando dai sistemi di produzione fino ad arrivare alla pianificazione degli investimenti, nonché di rendere poi fruibili i risultati agli operatori nei rispettivi campi di applicazione. Il corso comprende una parte modellistica che permetterà allo studente di acquisire le conoscenze necessarie alla trasposizione in termini matematici di problemi applicativi, e una parte pratica, in cui l’utilizzo di software permetterà di formulare modelli di supporto alle decisioni nonché di visualizzare in modo intuitivo i risultati.
Programma DECISION SUPPORT SYSTEMS

Processi e sistemi di supporto alle decisioni
Dati, informazioni e conoscenza
Rappresentazione dei processi decisionali
Sistemi di supporto alle decisioni
Data Mining
Definizione di data mining
Rappresentazione dei dati in ingresso
Processo di data mining
Metodologie di analisi
Modelli di Classificazione
Definizione di problema di classificazione
Sviluppo di modelli di classificazione
Valutazione dei modelli di classificazione
Alberi di classificazione
Criteri di separazione
Applicazioni mediante il software WEKA
Introduzione alla modellazione di problemi reali
La mappatura di un problema decisionale in un modello di ottimizzazione: variabili, vincoli, funzione obiettivo.
Modelli di Programmazione Lineare
Modelli di miscelazione
Modelli di allocazione ottima delle risorse
L’utilizzo delle variabili binarie: i problemi con costo fisso, vincoli logici e disgiuntivi.
Esempi di formulazione e soluzione su GAMS
Modelli di Programmazione lineare
Struttura di un modello di PL
Analisi geometrica dei problemi di PL
Caratterizzazione delle soluzioni ottime
Risoluzione per via grafica di modelli di PL a 2 variabili
Applicazione: Portfolio Management
Caratteristiche di un portafoglio
Diversificazione
Frontiera efficiente
Modello di Markovitz e sue limitazioni
Scenario-based asset allocation
Modelli dinamici e stocastici
Applicazione: Data Envelopment Analysis
Efficienza di una DMU
Modello CCR
Modello duale
Esempi su GAMS

MATEMATICA FINANZIARIA

1. Leggi di Capitalizzazione e leggi di Attualizzazione. Tassi d'interesse e calcolo finanziario
2. Rendite e Ammortamenti
3. Applicazioni aziendali classiche
4. Scelte finanziarie
5. Duration e immunizzazione

Parte Monografica (da svolgere interamente o a scelta dello Studente, un argomento dei tre sotto indicati):
Titoli a reddito fisso
Calcolo finanziario e normativa
Valutazioni di operazioni rischiose
Testi docente DECISION SUPPORT SYSTEMS

C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, J. Wiley and Sons, 2009.
Dispense a cura del docente


MATEMATICA FINANZIARIA

Peccati-Luciano-D'Amico: "Calcolo finanziario: temi di base e temi moderni", EGEA Bocconi, Milano, 2011
o in alternativa:
Stefani -Torriero A-Zambruno, Elementi di Matematica finanziaria e cenni di programmazione lineare, IV ed., Giappichelli, 2011
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza
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


Documenti inseriti da Antonio Violi

Descrizione Descrizione
01 - Introduzione al corso (dispensa) Descrizione
02 - Business Intelligence (dispensa) Descrizione
03 - Decision Support Systems (dispensa) Descrizione
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online pubblicato. Per visualizzarlo, autenticarsi in area riservata.

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