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BUSINESS ANALYTICS AND DECISIONS THEORY

Corso Economia
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2019/2020
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 BRUNO ANTONIO PANSERA, ISIDE RITA LAGANA', MARIANGELA GANGEMI, TIZIANA CIANO
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 e alla elaborazione di strategie decisionali. 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, Calcolo finanziario (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.
3.Funzioni di più variabili: intorno sferico, limiti e continuità, Derivata parziale, funzioni differenziabili, piano tangente, matrice Hessiana.
4.Ottimizzazione in Rn: esistenza di soluzioni, Teorema di Weierstrass, condizione del primo ordine, condizione del secondo ordine, modelli.
5.Ottimizzazione Vincolata con Vincoli Rigidi: Teorema di Lagrange, condizione del secondo ordine (Hessiano Orlato), applicazioni economiche. La Programmazione Nonlineare. Le condizioni di Kuhn-Tucker e problemi connessi.
6. Calcolo finanziario, Rendite finanziarie e Ammortamenti. Casi Studio

Parte II (secondo semestre) - Processi decisionali, strategie e modelli
7.La Teoria degli Insiemi Sfocati (Fuzzy Sets)
8. La Teoria degli Insiemi Approssimati (Rough Sets)
9. La Programmazione Stocastica
10. La Teoria dei Giochi - Corso avanzato
11.1 I Giochi in Forma Strategica a Somma Costante
11.2 I Giochi in Forma Strategica a Somma Variabile
11.3 I Giochi in Forma Estesa
11.4 I Giochi in Forma Caratteristica
11.5 I Giochi Dinamici

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

Gli Studenti "fuori corso" e gli Studenti "lavoratori" ai fini del sostenimento dell'esame di profitto, potranno svolgere la parte I del programma e riferirsi al seguente testo nonché a del materiale didattico da concordare con il Prof. M.Ferrara:
Peccati L., Salsa S., Squellati A.,: "Matematica per l’ Economia e l’ Azienda", Ed. Egea, Milano, 2018. Capitoli: 8-9-10-12
Testi docente Bertini C., Gambarelli G., Stach I.,: "STRATEGIE" , G. Giappichelli Editore, Torino, 2019

Per quanto concerne gli argomenti di Algebra lineare e Calcolo finanziario, si consiglia l'adozione del testo (limitatamente ai capitoli che seguono):

Peccati L., Salsa S., Squellati A.,: "Matematica per l’ Economia e l’ Azienda", Ed. Egea, Milano, 2018. Capitoli: 8-9-10-12
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
Calcolo finanziario 1 (dispensa) Descrizione
Calcolo finanziario 2 (dispensa) Descrizione
Calcolo finanziario 3 (dispensa) Descrizione
Il Project Management: introduzione (dispensa) Descrizione
La Programmazione lineare (dispensa) Descrizione
La teoria dei Fuzzy Sets (dispensa) Descrizione
La teoria dei Rough Sets (dispensa) Descrizione
Le rendite: casi studio ed esercizi (dispensa) Descrizione
MCDA: metodi e modelli (dispensa) Descrizione
Risolutore excel per PL (dispensa) Descrizione
Teoria della Dualità (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 IN TELEDIDATTICA di Studenti e Tesisti si effettua via Skype (ID: massimiliano-ferrara) previa prenotazione via email: massimiliano.ferrara@unirc.it Per quanto riguarda il Prof. Bruno Pansera e le D.sse Tiziana Ciano, Mariangela Gangemi, Iside Rita Laganà, Stefania Merenda, gli Studenti e tesisti potranno contattarle a mezzo email e programmare ricevimenti nei giorni già indicati e attraverso i TEAMS delle singole discipline. Saranno fornite informazioni e chiarimenti anche via email. LEZIONI IN TELEDIDATTICA E DEL "LABORATORIO “Decisions_LAB” Le lezioni di “Business Analytics - Statistica - Matematica Finanziaria - Economia Applicata - Data Science e Decision Support Systems” del CdS Triennale in Scienze Economiche, Magistrale in Economics e triennale di Ingegneria gestionale, proseguono in teledidattica attraverso la piattaforma Microsoft Teams secondo il calendario pubblicato nel sito web del Dipartimento DIGIES. Per partecipare alle lezioni gli studenti devono iscriversi ai vari teams riportanti le denominazioni delle sopra elencate discipline, collegandosi alla piattaforma Microsoft Teams di Ateneo con le proprie credenziali di posta elettronica istituzionale e inserire il "codice di insegnamento online" del team disponibile in area riservata (è necessario autenticarsi). Saranno pubblicate le SLIDE nella piattaforma Microsoft Teams e nella pagina web della varie discipline. Le attività del "LABORATORIO “Decisions_LAB” della Laurea Magistrale in Economics consistono nella elaborazione di PROJECT WORKS per gruppi di lavoro sotto la supervisione delle D.sse Tiziana Ciano e Stefania Merenda. Seguiranno precise indicazioni circa la composizione dei Gruppi di Lavoro e i temi proposti per i PROJECT WORKS”. Per partecipare alle attività del laboratorio “Decisions_LAB” gli Studenti devono iscriversi al team “Decisions_LAB“ collegandosi alla piattaforma Microsoft Teams di Ateneo con le proprie credenziali di posta elettronica istituzionale e inserire il "codice di insegnamento online" del team che sarà comunicato loro dal docente su richiesta via email o Skype. La guida predisposta per gli studenti è disponibile al seguente indirizzo: http://www.unirc.it/documentazione/media/files/teams/teams_unirc_guida_studente.pdf Scadenza: 2020-05-29
  • 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.

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