Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2016/2017
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Corso di afferenza: 
Corso di Corso di Laurea Magistrale in METODI QUANTITATIVI PER LE DECISIONI AZIENDALI
Settore disciplinare: 
STATISTICA ECONOMICA (SECS-S/03)
Crediti: 
6
Anno di corso: 
2
Docenti: 
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
48

Obiettivi

L’insegnamento si pone l’obiettivo di rispondere all’esigenza crescente di fornire una serie di strumenti statistici utili per la valutazione delle performances, con particolare attenzione all’analisi dei dati in ambito economico-aziendale. Non discostandosi dal percorso formativo del Piano di Studio del Corso di Laurea Magistrale di riferimento, lo studio di casi aziendali e l'interpretazione dei risultati ottenuti applicando le tecniche proposte caratterizzano ulteriormente l’insegnamento.

Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze necessarie per comprendere la struttura degli strumenti statistici utili per la valutazione delle performances e consentire allo studente di analizzare le informazioni quantitative disponibili, acquisendo la capacità di ragionare sui fenomeni osservati da un punto di vista originale, anche in una prospettiva comparata, Europea e/o italiana.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Il corso è finalizzato a fornire allo studente padronanza sugli strumenti di analisi statistica di valutazione, le competenze per applicare i concetti e le metodologie apprese e per analizzare i risultati delle analisi attraverso la lettura dell’output ottenuto con l’utilizzo di software statistico.

Autonomia di giudizio. Attraverso lo studio di approcci teorici diversi e la valutazione critica delle diverse applicazioni, lo studente potrà comprendere ed interpretare gli indicatori di fenomeni semplici e complessi costruiti sulla base dell’informazione disponibile, migliorando la propria capacità di giudizio. In maggiore dettaglio lo studente saprà autonomamente: definire strategie di analisi che consentano di studiare le relazioni presenti in uno scenario caratterizzato da un’elevata dimensionalità; applicare i concetti e le metodologie apprese per realizzare analisi con l’ausilio di un software statistico. La presentazione del docente di casi di studio sarà indirizzata al perseguimento di analoghi obiettivi.

Abilità comunicative. La presentazione delle applicazioni pratiche sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione della padronanza di linguaggio, nel senso che lo studente, completato il corso, acquisirà la capacità di esprimere - con chiarezza e con linguaggio appropriato – sia le assunzioni che i risultati del modello, in modo da veicolare opportunamente quanto acquisito. L’acquisizione di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà stimolata attraverso la presentazione da parte degli studenti in aula di case study in MS power point e le prove finali.

Capacità di apprendimento. La capacità di apprendimento dello studente sarà stimolata delle presentazioni e le discussione in aula. Gli studenti saranno avviati lungo diversi percorsi al fine di affinare ed approfondire, anche condividendo l’esperienza con altri discenti, argomenti presentati dal docente al fine di realizzare digressioni e/o analisi dettagliate, comunque personalizzate perché realizzate - seppur parzialmente - in autonomia. Presentazioni di ricerche a carattere applicativo e analisi di un articolo o saggio fornito dal docente su temi rilevanti, contribuiranno a sviluppare le capacità applicative.

Prerequisiti

Capacità di ragionamento. La preparazione della materia e la frequenza delle lezioni richiedono una competenza di base in statistica descrittiva ed inferenziale, che di norma corrisponde a quella conseguita attraverso il completamento del corso di studi di primo livello afferenti ai Dipartimenti dell’area economica dell’Ateneo. Tuttavia, per gli studenti provenienti da corsi di laurea differenti è comunque prevista un’integrazione con opportuna bibliografia di riferimento.

Contenuti

Il corso intende assolvere agli obiettivi formativi attraverso lo svolgimento organico dei contenuti suddivisi nelle seguenti sezioni.
1 - Valutazione delle performance tecnica del processo produttivo (8 ore; 1 CFU).
2 - L’efficienza e la produttività. La tecnologia di produzione e la funzione di produzione (8 ore; 1 CFU).
3- Le misure di efficienza. L’approccio non parametrico per la stima dell’efficienza tecnica: la Data Envelopment Analysis (DEA). L’approccio parametrico (16 ore; 2 CFU).
4- Metodi di analisi della struttura delle attività produttive. Elementi di analisi statistica multivariata degli indici di bilancio (8 ore; 1 CFU).
5- Data warehouse per l’analisi quantitativa dei fenomeni economico-produttivi. Applicazioni empiriche in aula informatica inerenti gli argomenti trattati (8 ore; 1 CFU)

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni frontali durante le quali verranno discussi i temi del programma, comprensive delle esercitazioni in aula informatica. Per valutare le l’acquisizione dell’apprendimento delle conoscenze teoriche generali, sono contemplate prove scritte con domande aperte sugli argomenti del programma; nel rispondere alle domande gli studenti dovranno dar prova di saper esporre i concetti fondamentali appresi durante il loro studio. Il materiale didattico utilizzato durante le lezioni e le esercitazioni é reso disponibile attraverso la piattaforma Moodle di Ateneo. La stessa piattaforma viene utilizzata anche per agevolare l’apprendimento dei contenuti didattici.

Verifica dell'apprendimento

La verifica si basa su una prova scritta strutturata al fine di valutare il conseguimento da parte dello studente degli obiettivi formativi, oltre ad una prova orale. La prova scritta che concorre alla valutazione è strutturata in due parti, ciascuna orientata alle diverse sezioni in cui è articolato il corso ed ha l’obiettivo della verifica delle competenze acquisite. La prova scritta è caratterizzata anche da una connotazione pratica, in quanto svolta anche con l’ausilio di software statistico. Il colloquio (o prova orale), svolto in forma pubblica, è obbligatorio e concorre, con eguale peso, alla valutazione complessiva e conclusiva della prova d’esame. L’esame si intende superato se per ciascuna delle prove è attribuito un punteggio non inferiore a 18. Per conseguire un punteggio pari a 30/30 e lode, lo studente deve invece dimostrare di aver acquisito una conoscenza eccellente di tutti gli argomenti trattati durante il corso. Alla fine del corso gli studenti sapranno analizzare, attraverso opportuni metodi statistici, i fenomeni aziendali da un punto di vista originale; altresì gli studenti saranno in grado di (1) analizzare i risultati delle analisi ottenute dall’utilizzo software statistico, (2) applicare autonomamente i concetti e concetti e le metodologie apprese, (3) esprimere - con chiarezza e con linguaggio appropriato – sia le assunzioni che i risultati del modello al fine di veicolare opportunamente quanto acquisito e (4) condividere l’esperienza con altri discenti e/o di realizzare analisi in autonomia
Metodologie
- Lezioni frontali supportate dalla predisposizione di slides in power point
- Presentazione del docente di casi di studio
- Presentazione da parte degli studenti in aula di case e/o analisi di un articolo o saggio fornito dal docente su temi rilevanti
Modalità di verifica
- Valutazione in aula del livello di comprensione
- Esame finale scritto ed orale della preparazione degli studenti, con esempi di utilizzo del software statistico

Testi

Dispense integrative a cura del docente scaricabili dalla piattaforma Moodle di Ateneo.
Approfondimenti:
• Bracalente B., Cossignani M., Mulas A. (2009), Statistica aziendale, McGraw Hill.
• Giovannini E. (2015), Le statistiche economiche, 2° ed, il Mulino.
• Zhu J. (2015), Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets, Springer

Altre informazioni

Per maggiori dettagli rivolgersi a:
Paolo Mazzocchi
e-mail: paolo.mazzocchi@uniparthenope.it
tel. + 39 081 547 4266 fax + 39 178 6001361
website: www.disaq.uniparthenope.it

Department of Management and Quantitative Studies
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IV floor - Room 432