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Course 2019-2020 a.y.

20179 - ANALISI DEI DATI / DATA ANALYSIS

AFC
Department of Decision Sciences

For the instruction language of the course see class group/s below

Go to class group/s: 11 - 12 - 13

AFC (6 credits - I sem. - OB  |  4 credits SECS-S/01  |  2 credits SECS-S/06)
Course Director:
EUGENIO MELILLI

Classi: 11 (I sem.) - 12 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 11: EUGENIO MELILLI, Classe 12: ELENA POLI

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Mission e Programma sintetico
MISSION

La gestione dell'azienda, nei suoi vari aspetti, non può prescindere al giorno d'oggi dall'uso diffuso e continuo, ma allo stesso tempo attento e critico, di dati, tanto interni all'azienda quanto esterni. Per questo, non può mancare nel percorso formativo di uno studente di questo corso di laurea magistrale, che si propone di fornire una visione articolata ed integrata delle tematiche di contabilità e bilancio, finanza aziendale e programmazione e controllo di gestione, una solida preparazione in ambito quantitativo. L'obiettivo è fornire tanto una buona base metodologica quanto un'adeguata capacità di analisi applicata a dati reali. Nella prima parte del corso vengono dunque presentate tecniche statistiche di analisi dei dati con l'obiettivo di spiegare, interpretare e/o prevedere fenomeni di interesse aziendale. Date le dimensioni e la complessità delle banche dati che si incontrano negli ambiti descritti, non è possibile prescindere dall'uso di opportuni strumenti informatici; per questo motivo, nel corso si fa ampio uso del software statistico R. La seconda parte del corso tratta la valutazione di flussi di cassa certi e aleatori e la determinazione del prezzo di opzioni.

PROGRAMMA SINTETICO

Parte I - Strumenti statistici per l'analisi dei dati:

  • Descrizione, visualizzazione, gestione dei dati, con utilizzo del software R.
  • Richiami di alcune nozioni basilari di statistica descrittiva e di inferenza statistica.
  • Regressione lineare semplice e multipla. Stime e previsioni. Modelli con variabili esplicative qualitative. Scelta delle variabili rilevanti. Interazioni e trasformazioni.
  • Regressione logistica.

Parte II - Strumenti matematici per l'analisi dei dati:

  • Principi di valutazione in condizioni di certezza e di incertezza.
  • Fondamenti di option pricing.

Risultati di Apprendimento Attesi (RAA)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
  • Comprendere le analisi matematico-statistiche relative a problematiche economiche e aziendali.
  • Conoscere gli strumenti teorici ed operativi necessari per la comprensione e la realizzazione di tali analisi.
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
  • Analizzare e interpretare nella loro completezza i fenomeni economico-aziendali, individuando ed applicando correttamente, anche attraverso l'uso di opportuni software scientifici, le metodologie matematico-statistiche necessarie.

Modalità didattiche
  • Lezioni frontali
  • Esercitazioni (esercizi, banche dati, software etc.)
DETTAGLI

Vengono effettuate esercitazioni in cui sono proposte analisi, con ampio uso del software R, di dati aziendali. Gli studenti partecipano in modo attivo a tali analisi; per questo motivo diverse sessioni di esercitazione si svolgono in aula informatica.


Metodi di valutazione dell'apprendimento
  Accertamento in itinere Prove parziali Prova generale
  • Prova individuale scritta (tradizionale/online)
  •     x
    STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI

    L'esame consiste in un'unica prova scritta svolta in aula informatica. La prova scritta è divisa in due parti: 

    • Nella prima parte è richiesto allo studente di svolgere, usando su PC il software R, analisi statistiche di dati, scegliendo gli strumenti opportuni ed interpretando e commentando adeguatamente i risultati.
    • Nella seconda parte lo studente deve rispondere a questioni riguardanti valutazione di flussi di cassa e determinazione del prezzo di opzioni.

    Il voto finale è la media ponderata (con pesi 2/3 e 1/3 rispettivamente) dei voti (ciascuno dei quali espresso in 31) riportati nelle due parti.


    Materiali didattici
    STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
    • I PARTE (strumenti statistici per l'analisi dei dati): note didattiche a cura dei docenti (disponibili su Bboard).
    • II PARTE (strumenti matematici per l'analisi dei dati): G. GURIOLI, Introduzione alla valutazione di investimenti, 2009 (disponibile su Bboard).
    Modificato il 25/06/2019 00:01

    Classes: 13 (I sem.)
    Instructors:
    Class 13: PIERALBERTO GUARNIERO

    Class group/s taught in English

    Mission & Content Summary
    MISSION

    The management of the company cannot disregard nowadays a widespread and continuous (but at the same time careful and critical) use of data. For this reason, a student of this course, which aims to provide a comprehensive and integrated vision of accounting and budget issues, corporate finance and planning and management control, cannot miss a solid preparation in the quantitative area. The goal is to provide both a good methodological basis and an adequate analytical capacity applied to real data. In the first part of the course, therefore, statistical data analysis techniques are presented with the aim of explaining, interpreting and/or predicting phenomena of economic and business interest. Given the size and complexity of the databases that are encountered in the areas described, it is not possible to disregard the use of appropriate IT tools; for this reason, statistical software is widely used throughout the I part of the course. The second part of the course deals with the assessment of certain and uncertain cash flows and the determination of the price of options.

    CONTENT SUMMARY

    Part I – Statistical tools for data analysis:

    • Description, visualization and analysis of data through the software R.
    • Simple and multiple linear regression. Estimates, predictions, interpretation. Models with categorical covariates. Tests on the coefficients of the model. Interactions and transformations. Multicollinearity issues.
    • Logistic regression. Interpretation of the coefficients estimates. Tests on the coefficients of the model. Evaluation of the quality of a model. Predictions.

    Part II – Mathematical tools for data analysis:

    • Valuation of risk-free and risky cash flows.
    • Basic elements of option pricing.

    Intended Learning Outcomes (ILO)
    KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
    At the end of the course student will be able to...
    • Understand mathematical and statistical analyses of economic and business phenomena.
    • Know the theoretical and operational tools required for the understanding and the implementation of such analyses.
    APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
    At the end of the course student will be able to...
    • Deeply analyze and interpret economic and business phenomena, identifying and applying properly, even through the use of appropriate scientific software, suitable mathematical and statistical methodologies.

    Teaching methods
    • Face-to-face lectures
    • Exercises (exercises, database, software etc.)
    DETAILS

    Exercise sessions devoted to the analysis of economic and business data are proposed; to this aim the software R is widely used. Students are required to take an active part in the analysis; thus a number of sessions take place in info room.


    Assessment methods
      Continuous assessment Partial exams General exam
  • Written individual exam (traditional/online)
  •     x
    ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS

    The written exam takes place in a lab room and includes questions related to both Part I and II of the course.

    • Questions related to Part I (Statistical tools for data analysis) require students to perform analyses using the R software, while the the second part of the exam is devoted to questions concerning cash flows and evaluation of options prices. 
    • Each one of the two parts may attribute a maximum of 31 points.

    The overall course grade is the weighted average of the two grades with weights 2/3 and 1/3 for the first and second part respectively.


    Teaching materials
    ATTENDING AND NOT ATTENDING STUDENTS
    • Part I: Lecture notes prepared by the teachers (available on Bboard).
    • Part II: G. GURIOLI, Introduction to the valuation of investments, (translated by G. OSIMO) (available on Bboard).
    Last change 04/06/2019 13:55