- Docente: Maria Ferrante
- Crediti formativi: 8
- SSD: SECS-S/03
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Maria Ferrante (Modulo 1) Maria Ferrante (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Forli
- Corso: Laurea Magistrale in Economia e gestione aziendale (cod. 0906)
Conoscenze e abilità da conseguire
Linsegnamento si propone di fornire gli strumenti di analisi statistica multidimensionale impiegati più di frequente in azienda. La conoscenza degli strumenti di statistica di base costituisce un importante prerequisito per seguire il corso con profitto. Al termine del corso lo studente è in grado di: - analizzare in termini quantitativi le relazioni di interdipendenza tra fenomeni aziendali, - interpretare criticamente i risultati prodotti, - utilizzare tali risultati nei processi di decisione aziendale.
Contenuti
Parte I: Il reperimento e l'organizzazione delle informazioni statistiche utili all'azienda
1. La statistica in azienda.
Fonti informative primarie e secondarie.
2. La formazione di un campione probabilistico e l'indagine statistica
Campioni casuali e non casuali.
Le fasi dell'indagine statistica.
3. L'organizzazione dell'informazione statistica
La matrice dei dati e le relazioni tra variabili.
Matrici di distanza e di dissimilarità.
Parte II: Modelli statistici di comportamento economico (con studi di caso)
4. L'analisi della domanda e la previsione delle vendite
Il modello di regressione lineare multipla.
5. Il comportamento del consumatore: l'analisi delle determinanti nelle decisioni di acquisto e di scelta di marca
Il modello di regressione logistica binaria. Cenni ai modelli di regressione logistica multinomiale.
6. Il comportamento del consumatore: l'analisi delle determinanti del numero di occorrenze di eventi
Il modello di regressione di Poisson. Cenni al problema della sovradispersione.
Parte III: L'analisi dei dati per le strategie aziendali (con studi di caso)
7. La sintesi dell'informazione statistica e la costruzione di indicatori sintetici di bilancio
L'analisi in componenti principali.
8. La segmentazione dei mercati e la scelta del mercato obiettivo
L'analisi dei gruppi.
9. La previsione del merito di credito
Gli alberi di classificazione.
L'analisi discriminante.
Testi/Bibliografia
Zani S., Cerioli A. (2007), Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè (parti I e III del programma).
Riani M., Laurini F. (2007), Modelli statistici per l'economia con applicazioni aziendali, Pitagora Editrice Bologna (parte II del programma).
Verbeek M. (2006), Econometria, Zanichelli (parte II del programma).
Metodi didattici
Lezioni frontali
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esame scritto
Strumenti a supporto della didattica
Materiale didattico disponibile al sito http://www2.stat.unibo.it/ferrante/
Link ad altre eventuali informazioni
http://www2.stat.unibo.it/ferrante/
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Maria Ferrante