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ANALISI DI SCENARIO 1 mutuato
FORECASTING 1

A.A. CFU
2018/2019 6
Docente Email Ricevimento studenti
Giorgio Calcagnini Il docente riceve su prenotazione e alla fine della lezione
Didattica in lingue straniere
Insegnamento con materiali opzionali in lingua straniera Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua italiana. I materiali di studio e l'esame possono essere in lingua straniera.

Assegnato al Corso di Studio

Economia e Management (LM-77)
Curriculum: MANAGEMENT AND ECONOMICS OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT
Giorno Orario Aula
Giorno Orario Aula

Obiettivi Formativi

Il corso ha l’obiettivo di fornire gli strumenti metodologici per l’analisi delle relazioni che intercorrono tra macroeconomia e attività di impresa. Il risultato di una qualsiasi decisione (di investimento, di lancio di un nuovo prodotto, di una politica di finanziamento, ecc.) dell’imprenditore o del manager è, infatti, condizionato dal livello di attività economica, corrente e atteso, dell’economia nazionale e internazionale. Obiettivo principale del corso è quindi quello di migliorare le capacità analitiche e di sintesi dello studente mediante lo studio della teoria, la discussione di casi concreti, l’utilizzo delle fonti statistiche e di strumenti informatici (es. Excel, Gretl) per la realizzazione di scenari macroeconomici.

The course aims at providing students with methodological tools to analyse relationships between macroeconomics and economic activity at firm level. Indeed, any microeconomic decision (i.e., new products, fixed investment, etc.) depends upon the state of the current and future state of the economy (domestic or worldwide). Attending the class will improve students' analytical abilities together with their ability to synthetize information by means of down-to-earth applications.

Programma

1. Definizioni e metodi dell’attività di previsione

2. Le fonti statistiche e gli strumenti dell’analisi economica

3. I metodi quantitativi per le previsioni: analisi congiunturale e i modelli con equazioni singole

4. I metodi quantitativi per le previsioni: analisi delle serie storiche

5. Applicazioni
 

1. Definitions and methods of forecasting

2. Statistcal sources and economic analysis

3. Forecasting by means of quantitative methods: single-equation methods

4. Forecasting by means of quantitative methods: time series methods

5. Real-world applications

Eventuali Propedeuticità

Pur non essendo prevista alcuna propedeuticità, si ritiene utile la conoscenza di Elementi di base di Statistica, Microeconomia, Macroeconomia, Marketing e Economia aziendale

Risultati di Apprendimento (Descrittori di Dublino)

Alla fine del corso, lo studente dovrà essere in grado di utilizzare le tecniche acquisite per realizzare previsioni o scenari con riferimento a diversi attori e settori dell'attività economica: consumatori, imprese, associazioni, governo.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): lo studente, al termine del corso, conoscerà i diversi metodi di previsione mediante i quali costruire scenari economici. Inoltre acquisirà competenze con riferimento alle diverse fonti statistiche disponibile e al loro trattamento mediante opportuni strumenti informatici.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding): lo studente sarà in grado di effettuare previsioni usando i metodi quantitativi (oggettivi) e quelli di natura soggettiva, e di valutarne la rispettiva efficacia.

Autonomia di giudizio: lo studente sarà in grado di individuare ed analizzare le informazioni necessarie per la risoluzione dei problemi affrontati, di scegliere la metodologia più adatta al particolare problema e valutare la bontà delle soluzioni trovate.

Abilità comunicative: lo studente imparerà a comunicare i risultati delle analisi condotte con l'ausilio di relazioni e grafici sintetici. In alcuni casi gli studenti impareranno ad operare in gruppi di lavoro, suddividendosi i compiti per la realizzazione di uno scenario economico.

Capacità di apprendere: A completamento del corso lo studente avrà acquisito una buona autonomia nella gestione delle informazioni quantitative e nella applicazione delle tecniche acquiste, oltre la capacità di valutare criticamente i risultati delle proprie analisi. anche alla luce delle conoscenze acquisite in altri insegnamenti.

Materiale Didattico

Il materiale didattico predisposto dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Attività di Supporto

Il materiale didattico messo a disposizione dal docente è reperibile, assieme ad altre attività di supporto, all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it


Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento

Modalità didattiche

Lezione frontale; utilizzo del laboratorio informatico per esercitazioni.

Obblighi

Frequenza altamente consigliata.

Testi di studio

1. Dispensa del docente (https://sites.google.com/a/uniurb.it/gcalcagnini/analisi-di-scenario---forecasting)

2. Kazimer Leonard J. "Statistica Aziendale. 355 problemi risolti", Collana Schaum, Teoria e problemi, cap. 8, 9, 10, 17, 18, 19; (disponibile in biblioteca collocazione: C 6.4 (2)).

3. Amedeo De Luca, Le applicazioni dei metodi statistici alle analisi di mercato. Manuale di ricerche per il Marketing, Milano: Franco Angeli 2006 (5^ edizione aggiornata e ampliata). Sezione A: Parte Prima, Capitolo 1; Parte Seconda, Capitoli 1, 2, 3; (disponibile in biblioteca collocazione: ECON A.13.15 111).

For students interested in studying in English the topics covered in class: Michael K. Evans, Pratictal Business Forecasting, Blackwell Publishing, 2003, capitoli 1-9.

Modalità di
accertamento

L'esame consiste in una prova scritta (previsione) presso il centro di calcolo della Scuola di Economia di 1,5 ore. La prova scritta è composta da tre esercizi che coprono i tre argomenti principali trattati nel corso: a) un esercizio relativo alla stima dei modelli lineari (OLS) con l'utilizzo del software Gretl; b) un esercizio relativo all'approccio tradizionale alla serie stroiche mediante l'utilizzo di Excel; c) un esercizio relativo all'approccio ARIMA alle serie storiche mediante l'utilizzo del software Gretl. Per ogni esercizio sono formulate tre domande. Tre punti sono assegnati a ciascuna risposta corretta. Sei punti sono assegnati alla presentazione dei vari elaborati.

Informazioni Aggiuntive per Studenti Non Frequentanti

Modalità didattiche

Vale quanto previsto per gli studenti frequentanti.

Obblighi

Vale quanto previsto per gli studenti frequentanti.

Testi di studio

Vale quanto previsto per gli studenti frequentanti. 

Modalità di
accertamento

Vale quanto previsto per gli studenti frequentanti.

Note

Gli studenti iscritti a questo insegnamento che prevede solo 6 CFU hanno due opzioni a dispisizione:
1. finire il regolarmente corso e richiedere il riconoscimento di 2 CFU aggiuntivi per la frequenza del modulo "Le serie storiche: i modelli ARIMA". In questo caso l'esame sarà identico a quello degli studenti con 8 CFU;
2. non seguire l'ultima parte del corso riguardante "Le serie storiche: i modelli ARIMA". In questo caso l'esame verterà solo sugli stessi argomenti degli studenti con 8 CFU ad eslusione della stima e previsione dei "modelli ARIMA".  Anche in questo caso il numero di esercizi da risolvere ai fini del superamento dell'esame è sempre 3 (es. 2 esercizi su stima di modelli mediante gli OLS e 1 esercizio sulle serie storiche secondo l'approccio tradizionale, oppure 1 esercizio su stima di modelli mediante gli OLS e 2 esercizi sulle serie storiche secondo l'approccio tradizionale).
Infine, sarà il benvenuto anche chi volesse continuare a frequentare regolarmente il corso fino alla fine e non avesse bisogno dei 2 CFU ai fini del completamento del proprio piano di studi.

L’esame e la bibliografia potranno essere in lingua inglese su richiesta dello studente.

« torna indietro Ultimo aggiornamento: 25/07/2018


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