Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2018/2019
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Corso di afferenza: 
Corso di Corso di Laurea Magistrale in ECONOMIA DEL MARE
Settore disciplinare: 
STATISTICA ECONOMICA (SECS-S/03)
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
9
Anno di corso: 
2
Docenti: 
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
72

Obiettivi

L’insegnamento si pone l’obiettivo di rispondere all’esigenza crescente di fornire e perfezionare l’utilizzo delle metodologie e degli strumenti più adatti al supporto alle decisioni strategiche per l’analisi dei dati nell’ ambito dei trasporti e del management, in linea con gli obiettivi formativi del Corso di Studi. Il corso è caratterizzato dal trattamento di argomenti connessi: (1) alla valorizzazione dell’approccio statistico-economico nell’attività dei manager dei trasporti attraverso i modelli di analisi e gli strumenti opportuni; (2) alla gestione delle dinamiche interne ed esterne del settore dei trasporti, compresa l’organizzazione dell’attività di controllo, nel panorama del Sistema Statistico Europeo; (3) ai modelli di analisi della struttura produttive e dell’offerta generale di statistiche economiche; 4) ai modelli di valutazione.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione. Il corso intende fornire le conoscenze necessarie ad utilizzare gli strumenti statistici - intesi come software e modelli statistici - per la valutazione delle analisi economico-aziendali, e consentire allo studente di interpretare i risultati delle analisi anche attraverso la lettura dell’output ottenuto con l’utilizzo del software opportuno, anche in una prospettiva comparata.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Il corso è finalizzato a fornire allo studente (1) padronanza sugli strumenti di analisi statistica di valutazione, (2) competenze per analizzare le informazioni quantitative disponibili, (3) competenze per applicare i concetti e le metodologie apprese, acquisendo la capacità di ragionare sui fenomeni osservati da un punto di vista originale

Autonomia di giudizio. Adoperando approcci teorici diversi ed una valutazione critica dei diversi contesti, lo studente dovrà saper valutare autonomamente fenomeni anche complessi dimostrando la propria capacità di giudizio, definendo strategie di analisi in grado di ampliare l’analisi anche in scenari caratterizzati da elevata dimensionalità e con all’ausilio di un opportuno software statistico.

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 la 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 tale capacità.

Prerequisiti

La preparazione della materia e la frequenza delle lezioni richiedono una competenza di base in statistica descrittiva ed inferenziale, oltre che di matematica, che di norma corrisponde a quella conseguita attraverso gli esami di base previsti nel piano di nel corso di studi di primo livello afferenti alla Scuola. La capacità di ragionamento e di comprensione consentono di acquisire tutte le competenze necessarie a superare l’esame. Tuttavia, per gli studenti che ne hanno necessità é 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.

Fonti statistiche dei trasporti e principi della ricerca in ambito economico aziendale; indagine esaustiva e campionaria e fasi dell’indagine statistica; data warehouse e PubblicaAmministrazione.Stat (2 cfu - 16 ore)

Sistema degli indicatori e loro applicazione di tecniche statistiche ai problemi di trasporto; Metodi di analisi della struttura delle attività produttive (1 CFU; 8 ore)
Valutazione delle performance tecnica del processo produttivo (8 ore; 1 CFU).
L’efficienza e la produttività. La tecnologia di produzione e la funzione di produzione (8 ore; 1 CFU).
Le misure di efficienza. L’approccio non parametrico per la stima dell’efficienza tecnica: la Data Envelopment Analysis (DEA); la non radial DEA; l’approccio parametrico (24 ore; 3 CFU).
Benchmarking; metodi di analisi della struttura delle attività produttive; elementi di analisi statistica multivariata (2 CFU; 16 ore)

Metodi didattici

tradizionale (lezioni frontali)
Il corso è organizzato in 72 ore di lezione frontale 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 prevede esercizi e 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. La prova scritta è caratterizzata anche da una connotazione pratica, in quanto svolta anche con l’ausilio di software statistico (SPSS e VBA per MS Excel), ed il tempo previsto per la prova è 1 h e 30’.
La prova scritta è articolata in 5 esercizi, ognuno dei quali concorre al voto delle scritto con peso pari a 5/30, e 6 domande V/F (con commento), ognuno delle quali concorre al voto delle scritto con peso pari a 1/30. Il peso attribuito agli esercizi ed alle domande concorre al raggiungimento della soglia minima pari a 18/30 necessaria a superare la prova. Il colloquio (o prova orale), svolto in forma pubblica, è finalizzato a verificare le conoscenze e competenze trattate durante il corso, oltre l’ autonomia di giudizio, l’abilità comunicativa, la capacità di apprendimento. E’ 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. Nel caso in cui una delle 2 prove risulti insufficiente (quindi con punteggio totale inferiore a 18) è necessario ripetere entrambe le prove. 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.

Testi

Dispense integrative a cura del docente scaricabili dalla piattaforma Moodle di Ateneo.
Testo consigliato:
Zhu J. (2015), Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets, Springer.

Altre letture
Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini L., Maltagliati M., Statistica per le decisioni aziendali (II Edizione), Pearson Italia (2017) [pagine 1-136; 185-220; 335-370]
Washington S.P., Karlaftis M.G., Mannering F.L. (2011) Statistical and econometric methods for transportation data analysis. Chapman&Hall [pagine 1-62; 235-258; 403-489]

Altre informazioni

Per maggiori dettagli rivolgersi a:
Paolo Mazzocchi
e-mail:

tel. + 39 081 547 4266 fax + 39 178 6001361
website: www.disaq.uniparthenope.it
Ricevimento studenti: venerdì ore 11:30 presso
"Department of Management and Quantitative Studies
University of Naples " Parthenope " - Palazzo Pacanowski (ex Telecom)
Via Generale Parisi, 13. I - 80132 Napoli
IV floor - Room 432"