Metodi Quantitativi per Economia,
Finanza e Management
Lezione n°1
Introduzione al corso: obiettivi e modalità di esame
Business Intelligence, le fonti dati, le ricerche di mercato
Orario di ricevimento
Alberto Saccardi
[email protected]
[email protected]
Gabriela Magistrelli [email protected]
Giulia Deppieri
[email protected]
lunedì 17.00-18.00
Aula lezione
venerdì 10:30-11:30
Laboratorio Grande
venerdì 10:30-11:30
Laboratorio Grande
Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
Big Data
Data have become a torrent flowing into every area of the global economy.
Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing
trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations.
millions of networked sensors are being embedded in the physical world in
devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial
machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of
Things.2 Indeed, as companies and organizations go about their business
and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of
digital “exhaust data,” i.e., data that are created as a by-product of other
activities. Social media sites, smartphones, and other consumer devices
including PCs and laptops have allowed billions of individuals around the
world to contribute to the amount of big data available.
Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
Big Data
Many citizens around the world regard this collection of information with deep
suspicion, seeing the data flood as nothing more than an intrusion of their privacy.
But there is strong evidence that big data can play a significant economic
role to the benefit not only of private commerce but also of national
economies and their citizens. Our research finds that data can create significant
value for the world economy, enhancing the productivity and competitiveness of
companies
……
For instance, if US health care could use big data creatively and effectively to
drive efficiency and quality, we estimate that the potential value from data in the
sector could be more than $300 billion in value every year, that a retailer using
big data to the full has the potential to increase its operating margin by more
than 60 percent….
Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
Big Data
There are many ways that big data can be used to create value across sectors of
the global economy. Indeed, our research suggests that we are on the cusp of a
tremendous wave of innovation, productivity, and growth, as well as new
modes of competition and value capture—all driven by big data as
consumers, companies, and economic sectors exploit its potential.
……
However, companies and other organizations and policy makers need to address
considerable challenges if they are to capture the full potential of big data. A
shortage of the analytical and managerial talent necessary to make the most of
big data is a significant and pressing challenge and one that companies and policy
makers can begin to address in the near term. The United States alone faces a
shortage of 140,000 to 190,000 people with deep analytical skills as well as
1.5 million managers and analysts to analyze big data and make decisions
based on their findings.
Big Data ..\Course Contents\MGI_big_data_full_report.pdf
Metodi Quantitativi per Economia,
Finanza e Management
Obiettivo del Corso: fornire una panoramica dell’impiego
dei metodi quantitativi a supporto dei processi decisionali in
ambito economico-aziendale.
In particolare si farà riferimento all’analisi dei dati:
– esterni all’impresa (Fonti Ufficiali, Ricerche di Mercato)
– interni all’impresa (Database aziendali)
relativamente a reali problematiche di business.
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Finanza e Management
• Programma del corso:
- Analisi univariata: le distribuzioni di frequenza e le
misure di sintesi univariate
- Analisi bivariata: analisi di connessione,
correlazione e di dipendenza in media
- Test statistici: il test Chi-Quadro, il test F e il test t.
- Analisi Fattoriale
- Regressione Lineare multipla
- Regressione Logistica
- Analisi delle Serie Storiche
Utilizzo della piattaforma software SAS per l’esecuzione
della parte applicativa / Solo per Frequentanti
Metodi Quantitativi per Economia,
Finanza e Management
Propedeuticità:
• Per gli studenti provenienti dal corso di Laurea Triennale LIUC è
sufficiente la conoscenza dei contenuti affrontati nel corso di
Informatica.
• Per gli studenti provenienti dalle altre università si richiede di
svolgere in autonomia il corso autodidattico. Ulteriori dettaglio
(nome del corso, metodo di accesso) verranno pubblicati sulla
pagina di insegnamento nella sezione 'Materiale
Didattico' http://my.liuc.it/corsi/matsup.asp?COD=A86051.
Tale percorso di autoformazione è fortemente consigliato
anche per gli studenti provenienti dal corso di Laurea
Triennale LIUC.
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Finanza e Management
•
Metodi Quantitativi per Economia Finanza e Managent
•
Metodi Quantitativi per il Marketing
•
Valutazioni >= 27
•
Certificazioni 2014/2015: 4 certificati su 5 candidati
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Finanza e Management
Modalità didattiche:
• Focus sugli aspetti applicativi dell’analisi dei dati
– Problematiche di business
– Metodologia di base
– Interpretazione dei risultati
• Esercitazioni e parte applicativa svolte con il software
SAS
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Finanza e Management
Riferimenti bibliografici
•
Si suggerisce di completare la preparazione
consultando i libri di testo consigliati:
– Luigi Fabbris, Statistica multivariata: analisi
esplorativa dei dati, Milano, McGraw-Hill
•
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•
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–
J.D. Jobson, Applied Multivariate Data Analysis,
New York, Springer
•
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•
•
–
Analisi univariata Cap. 1
Analisi bivariata Cap. 2.1 - 2.2 - 2.3
Analisi fattoriale Cap. 5
Regressione lineare Cap. 3
Analisi univariata Cap. 1 - 2
Analisi bivariata Cap. 1 - 3
Test statistici Cap. 1
Analisi fattoriale Cap. 9
Regressione lineare Cap. 3 - 4
L. Molteni, G. Trolio, Ricerche di marketing,
Milano, Mc Graw Hill
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Finanza e Management
- Paul Newbold, William L. Carlson, Betty
Thorne, “Statistics for Business and Economics”,
Pearson, ed. 2010
• Capitoli 1,2, Analisi Univariata
• Capitolo 6, par. 6.1, Capitolo 17,
Campionamento
• Capitolo 15, par. 15.1, 15.2, Analisi della
Varianza
• Capitoli 11, 12, 13 Modello di Regressione
- Naresh K. Malhotra, “Marketing Research – An
Applied Orientation”, Pearson – Prentice Hall, ed.
2010
• Capitolo 15, Analisi Bivariata & Test
d’Ipotesi
• Capitolo 19, Analisi Fattoriale
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Finanza e Management
Modalità d’esame
• Sono previste due modalità d’esame, distinte per:
– studenti frequentanti
– studenti non frequentanti.
• Si intendono frequentanti coloro che raggiungono
almeno il 70% delle firme (raccolte durante le lezioni
e le esercitazioni).
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Finanza e Management
Frequentanti - Modalità d’esame
• L'esame si svolge attraverso la combinazione di due
distinte modalità.
– La prima è costituita da un lavoro di gruppo inerente alla
esecuzione di un Business Case basato su dati reali.
– La seconda è costituita da una prova individuale scritta
mediante l’esecuzione di un Test a risposte multiple.
• Da quest’anno è stata introdotta una prova integrativa
facoltativa che se correttamente eseguita darà diritto
ad un punto aggiuntivo alla valutazione complessiva
ottenuta nella prova d’esame da Frequentante.
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Finanza e Management
Lavoro di Gruppo
•
•
•
Prova di natura applicativa consistente nello
svolgimento di un Business Case mediante
l’applicazione di analisi di tipo quantitativo eseguite
utilizzando la piattaforma software SAS.
Il gruppo di lavoro può essere costituito al massimo
da quattro studenti.
Non sono ammessi gruppi di lavoro più numerosi.
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Lavoro di Gruppo
•
•
La composizione del gruppo dovrà essere comunicata
tramite posta elettronica, entro il 16/10/2015, a
[email protected] e [email protected].
Inviare una email con le seguenti informazioni:
– nome, cognome e numero di matricola dei
partecipanti (massino 4 componenti per gruppo)
– nome del gruppo
– titolo/argomento del lavoro di gruppo che si intende
presentare
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Lavoro di Gruppo
• La prova consiste nell’elaborazione ed esecuzione di
analisi quantitative su un set di dati raccolti mediante una
Survey opportunamente predisposta dal gruppo di lavoro
oppure su un set di dati provenienti da database aziendali
ed, eventualmente, su serie storiche provenienti da siti
on-line liberamente accessibili e/o database aziendali.
• Ciascun progetto dovrà essere frutto di un lavoro
collettivo e dovrà prevedere l’applicazione delle tecniche
di analisi statistica presentate nel corso.
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Lavoro di Gruppo
• Le analisi quantitative dovranno essere svolte mediante
l’utilizzo le tecniche statistiche relative a:
– Analisi Descrittiva Univariata e Bivariata,
– Test di Ipotesi,
– Analisi Multivariata: ogni gruppo dovrà scegliere 3 delle 4
tecniche che verranno svolte a lezione (Analisi Fattoriale,
Regressione Lineare, Regressione Logistica, Analisi Serie
Storiche).
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Lavoro di Gruppo
•
•
•
Per l’elaborazione dei dati mediante l’utilizzo di SAS,
si potrà accedere alle postazioni opportunamente
predisposte dall’ateneo.
Il lavoro dovrà essere consegnato alla Sig.ra Luezza,
segreteria IMQ. Dovrà essere completo di:
– Report cartaceo, in formato ppt.
– USB key contenente: report, file di dati e output
con le elaborazioni.
– Questionario di rilevazione utilizzato in fase di
raccolta dei dati o Database aziendale.
La data di consegna verrà fissata entro la metà del
mese di ottobre (indicativamente una settimana
prima della data del primo appello invernale)
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Lavoro di Gruppo
•
•
La valutazione del lavoro di gruppo avverrà tenendo
conto dei seguenti criteri, ciascuno secondo il peso
specificato:
– 30%: completezza analisi
– 30%: qualità e correttezza dell’analisi
– 30%: implicazioni economico-manageriali
– 10%: editing
Il lavoro di gruppo peserà sul voto finale per un
massimo di 21/30. Sarà possibile accedere alla
prova scritta individuale solo con una valutazione di
almeno 13/30; per valutazioni inferiori, gli studenti
dovranno sostenere l’esame previsto per i non
frequentanti.
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Lavoro di Gruppo
•
Le date per la consegna del lavoro di gruppo sono
inderogabilmente fissate.
•
Il lavoro di gruppo, previa consegna nelle date
stabilite, avrà validità di un anno accademico.
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Prova individuale scritta
•
•
•
•
La prova consiste in un test a risposta multipla
costituito da 10 domande,ciascuna con cinque
alternative di risposta, di durata complessiva pari a
15 minuti.
Per ciascuna risposta corretta verrà attribuito un
punto. Per le risposte errate non è prevista
penalizzazione.
La prova si considera superata con un punteggio
superiore uguale a 5/10.
Potranno accedere alla prova individuale solo i
componenti dei gruppi che hanno conseguito nella
prova collettiva una votazione superiore a 13/30.
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Prova individuale scritta
•
•
Nel caso in cui il punteggio ottenuto fosse inferiore a
5/10, lo studente dovrà sostenere nuovamente lo
scritto integrativo nell’appello successivo. Ciò fino ad
un massimo di due tentativi, dopo di ché si passerà
alla modalità “non frequentanti”.
A fronte di un esito positivo della prova individuale, il
voto finale dell’esame sarà dato dalla somma della
valutazione ottenuta nel lavoro di gruppo con quella
della prova individuale.
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Prova Integrativa - Facoltativa
•
•
•
•
Hanno diritto di accesso alla Prova Integrativa
Facoltativa solo gli studenti frequentanti (almeno
il 70% delle firme raccolte durante lezioni ed
esercitazioni) che avranno svolto il lavoro di
gruppo.
La Prova Integrativa consiste nell’esecuzione di
un’esercitazione da svolgere a livello di gruppo:
non è una prova individuale.
E’ facoltativa: il Gruppo di Lavoro può decidere se
svolgerla o meno.
Se correttamente eseguita darà diritto ad un
punto aggiuntivo alla valutazione finale
individuale dei componenti del Gruppo di Lavoro.
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Prova Integrativa - Facoltativa
•
•
•
•
Ai Gruppi di Lavoro verrà fornito un data set
contenente dati relativi a problematiche tipiche del
Rischio di Credito.
L’obiettivo dell’esercitazione sarà stimare la
probabilità di insolvenza di richiedenti di Prestiti
Personali sulla base dei dati forniti mediante
l’applicazione di modelli di Regressione Logistica.
L’analisi dovrà essere eseguita su piattaforma SAS
e presentata in numero massimo di 10 slide in
Power Point.
L’analisi dovrà essere consegnata contestualmente
al Lavoro di Gruppo basato sulla Survey o sui dati
provenienti da Database aziendali.
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Prova Integrativa - Facoltativa
•
La prova verrà valutata solo nel caso in cui il Lavoro
di Gruppo abbia ottenuto una valutazione
sufficiente: esito >=13
L’esito della Prova Facoltativa prevede due
modalità:
•
–
–
•
Esito Positivo, in questo caso verrà aggiunto un punto alla
valutazione del Lavoro di Gruppo
Esito Negativo, in questo caso l’esito del Lavoro di Gruppo
non verrà variato
La validità della Prova Facoltativa è di un anno
accademico, analogamente a quanto previsto per il
Lavoro di Gruppo.
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Non Frequentanti - Modalità d’esame
•
L’esame per i non frequentanti è suddiviso in due parti:
–
–
–
Un test a risposta multipla con le stesse modalità esplicitate per i
frequentanti.
Un compito in forma scritta della durata di 45 min con domande
aperte che verteranno su tutto il programma del corso.
Condizione necessaria per poter superare la prova di esame è
conseguire un punteggio minimo di 5/10 nel test a risposta
multipla
Titoli per Lavoro di Gruppo - esempi
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Fonti di energia rinnovabili
Fashion & Made in Italy
Quale futuro per i magazine su carta vs on-line
Paid Information vs Free Information
Acquisti on line
Il futuro delle PAY TV
La crisi economica quali gli impatti
Il mercato del lavoro per i laureati
Il pendolarismo
Internet come fonte di informazione
contrapposta ai canali tradizionali
• Consumo dei prodotti Hi-tech
• Wellness Centre e SPA
