QUANTITATIVE METHODS FOR ECONOMICS AND BUSINESS

Anno accademico e docente
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English course description
Anno accademico
2017/2018
Docente
ROBERTO GHISELLI RICCI
Crediti formativi
8
Percorso
Green economy and sustainability
Periodo didattico
Primo Semestre
SSD
SECS-S/06

Obiettivi formativi

Modulo Matematica
L’obiettivo del corso è lo studio della teoria del calcolo differenziale in spazi euclidei, l'analisi critica della teoria dei giochi con particolare riferimento al concetto di equilibrio di Nash e l'uso delle principali funzioni del software Matlab.

Al termine del corso, lo studente è in grado di:
-ottimizzare funzioni a due variabili
-analizzare contesti reali attraverso la cornice della teoria dei giochi
-utilizzare le funzioni di base in ambiente Matlab

Modulo Statistica
L’obiettivo del corso è quello di apprendere tecniche di elaborazione statistica di dataset complessi (problemi multivariati) a supporto di processi di decision making in ambito economico e aziendale.

Al termine del corso lo studente è in grado di:
- conoscere i fondamenti e le proprietà teoriche dei principali metodi statistici di analisi multivariata
- applicare tali tecniche a problemi reali
- implementarne l’uso per mezzo del software R

Prerequisiti

Modulo Matematica
Sono richiesti:
-conoscenza del calcolo differenziale per funzioni ad una variabile
-elementi di algebra lineare

Modulo Statistica
Sono richieste conoscenze di base relative a:
-statistica descrittiva,
-calcolo delle probabilità e principali distribuzioni notevoli
-statistica inferenziale (test, stima dei parametri, campionamento casuale, regressione lineare semplice)


Contenuti del corso

Modulo Matematica
Parte prima (9 ore)
Elementi di algebra lineare.
Ottimizzazione libera di funzioni a più variabili.

Parte seconda (9 ore):
Nozioni di base sulla teoria dei giochi: rappresentazione in forma strategica, dominanza, equilibrio di Nash in strategie pure e miste.

Parte terza (11 ore):
Utilizzo di Matlab come supporto per algebra lineare e rappresentazione grafica di funzioni in due variabili.

Parte quarta (3 ore):
Simulazione di esame.
Simulazioni in ambiente Matlab


Modulo Statistica
1.elementi di algebra delle matrici e nozioni di base dell’ambiente R (4 ore):
teoria, metodi, applicazioni;
2.regressione lineare multipla (8 ore):
teoria, metodi e applicazioni; uso di codici R
3.analisi fattoriale e analisi delle componenti principali (8 ore):
teoria, metodi e applicazioni; uso di codici R
4.costruzione di indicatori composti (4 ore):
teoria, metodi e applicazioni; uso di codici R
5.analisi dei cluster (8 ore):
teoria, metodi e applicazioni; uso di codici R


Metodi didattici

Lezioni teoriche ed esercitazioni guidate in laboratorio informatico.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Modulo Matematica
Esame scritto.
La prova scritta consiste di due quesiti con domande aperte che mirano alla verifica di tutti i contenuti del corso. La risoluzione prevede sia l'analisi teorica sia l'uso del software Matlab.
Il punteggio finale è dato dalla somma dei punti assegnati ai singoli quesiti.
Il superamento di tale prova avviene con punteggio minimo di 18.

Modulo Statistica
Esame scritto
Prova pratica facoltativa

L’obiettivo della prova d’esame è verificare il livello di raggiungimento degli obiettivi formativi precedentemente indicati. La prova scritta consiste in una serie di domande a risposta chiusa.
Le domande vertono sull’accertamento delle conoscenze teoriche, sulla capacità di ragionamento e di interpretazione dei risultati e sulla conoscenza dei comandi R per l’applicazione dei metodi.
La prova pratica facoltativa si concretizza nella redazione di una tesina che documenta l’applicazione di metodi statistici ad un problema reale e su un dataset concordati col docente

Nota Bene:
Il voto finale dell'esame è ottenuto come media aritmetica dei punteggi relativi alle prove dei moduli di matematica e statistica.
Per superare l'esame, è necessario conseguire un punteggio pari almeno a 18.





Testi di riferimento

Modulo Matematica
C.P.Simon, L.Blume “Mathematics for Econonists” Edito nel 1994
M.Osborne “An introduction to game theory”
Edito nel 2004
H.Peters “Game Theory: a multi-leveled approach” Edito nel 2008
D.Kreps “Game Theory and Economic modelling”
Edito nel 1990
R.Gibbons “Teoria dei giochi”
Edito nel 1994
Pocci et al. "Matlab for applications in Economics and Finance" APOGEO Education -Maggioli editore Edito nel 2017

Modulo statistica
Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M., «Multivariate Analysis», Academic Press, London,
Edizione 2000 o successive
Anderson T.W., «An introduction to Multivariate Statistical Analysis», Wiley,
Edizione 2003 o successive

Materiale aggiuntivo è disponibile nella pagina di insegnamento:
http://www.unife.it/economia/lm.economia/insegnamenti/quantitative-methods-for-economics-and-business