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MATEMATICA FINANZIARIA e DECISION SUPPORT SYSTEMS

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2021/2022

Modulo: MATEMATICA FINANZIARIA

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2021/2022
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/06
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docente MASSIMILIANO FERRARA
Collaboratori MARIANGELA GANGEMI, TIZIANA CIANO
Obiettivi Il Corso si propone di promuovere la conoscenza dei principali modelli, metodi, criteri di valutazione e criteri di decisione per l'analisi di problemi rientranti nella moderna Finanza matematica. L'obiettivo che si intende perseguire, è quello di fare acquisire al destinatario del Corso, delle conoscenze tecniche specifiche che siano dallo stesso immediatamente spendibili, successivamente al conseguimento della laurea, sul mercato del lavoro nell'ambito del settore bancario ed assicurativo o per l'esercizio della libera professione (consulenza finanziaria globale, consulenza finanziaria aziendale, ecc.)
Programma N.D.
Testi docente N.D.
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
Il Prof.Dr. Massimiliano Ferrara riceve previo appuntamento a mezzo email e attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS

E' previsto un servizio di tutoraggio a favore degli Studenti, organizzato dal gruppo di ricerca del Decisions_LAB, articolato secondo il seguente schema:

- Dr.ssa Tiziana Ciano (email: tiziana.ciano@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il GIOVEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTO: BUSINESS ANALYTICS and DECISION THEORY, DECISION SUPPORT SYSTEMS, ECONOMIA POLITICA, ECONOMIA APPLICATA

- Dr.ssa Mariangela Gangemi (email: mariangela.gangemi@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il MARTEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: MATEMATICA PER L'ECONOMIA, DECISION SUPPORT SYSTEMS, MATEMATICA FINANZIARIA, ECONOMIA POLITICA, ECONOMIA APPLICATA

- Dr.ssa Valentina Mallamaci (email: valentina.mallamaci@unirc.it): riceve il VENERDI' dalle 11.30 alle 12.30 previo appuntamento a mezzo email e attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTO: MATEMATICA PER L'ECONOMIA

- Dr.ssa Domenica Stefania Merenda (email: stefania.merenda@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il MERCOLEDI' dalle 11.00 alle 13.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: MATEMATICA PER L'ECONOMIA, BUSINESS ANALYTICS and DECISION THEORY
  • Il ricevimento del Prof Massimiliano Ferrara è sospeso fino a giorno 01 settembre 2022 Scadenza: 2022-09-01
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online pubblicato. Per visualizzarlo, autenticarsi in area riservata.

Modulo: DECISION SUPPORT SYSTEMS

Corso Ingegneria Industriale
Curriculum Gestionale
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2021/2022
Crediti 6
Settore Scientifico Disciplinare MAT/09
Anno Secondo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 48
Attività formativa Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docente MASSIMILIANO FERRARA
Collaboratore TIZIANA CIANO
Obiettivi Il Corso si propone di fornire agli allievi gli strumenti per la formulazione, l’interpretazione e la soluzione di problemi di decisione, e la capacità di utilizzare alcuni software di modellazione e ottimizzazione disponibili. In particolare gli studenti alla fine del corso saranno in grado di formulare modelli di ottimizzazione relativi a problemi di interesse pratico in diversi contesti applicativi spaziando dai sistemi di produzione fino ad arrivare alla pianificazione degli investimenti, nonché di rendere poi fruibili i risultati agli operatori nei rispettivi campi di applicazione. Il corso comprende una parte modellistica che permetterà allo studente di acquisire le conoscenze necessarie alla trasposizione in termini matematici di problemi applicativi, e una parte pratica, in cui l’utilizzo di software permetterà di formulare modelli di supporto alle decisioni nonché di visualizzare in modo intuitivo i risultati.
Conoscenza e comprensione: a seguito del superamento dell’esame, lo studente conosce i principi fondamentali della Business Analytics e della Teoria delle Decisioni
Capacità di applicare conoscenze: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di analizzare e calcolare le principali grandezze dei metodi quantitativi in una dimensione avanzata e applicativa.
Autonomia di giudizio: per il superamento dell'esame lo studente deve rispondere autonomamente a domande a risposta libera ed è quindi portato a sviluppare autonomia di giudizio.
Abilità comunicative: è in grado di illustrare le motivazioni teoriche e tecniche che sono alla base della business analytics.

Capacità di apprendimento: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di apprendere in autonomia altre caratteristiche di base degli elementi teorici e applicativi fondamentali da utilizzare all’interno di procedure del Decision Support Systems.
L'esame consiste in una prova scritta e una prova orale (colloquio). Per il superamento dell’esame con votazione minima di 18/30 è necessario dimostrare conoscenze/competenze della materia almeno di livello elementare. Viene attribuito un voto compreso fra: 19/30 e 20/30 se si dimostrano competenze/conoscenze sufficienti; 21/30 e 24/30 se si dimostrano competenze/conoscenze discrete; 25/30 e 30/30 se si dimostrano competenze/conoscenze buone. Può essere attribuita la lode se si dimostrano competenze/conoscenze eccellenti.


Programma Parte I - MATEMATICA FINANZIARIA

1. Capitalizzazione e attualizzazione
2. Rendite e Ammortamenti
3. Applicazioni aziendali classiche
4. Scelte finanziarie e utilità attesa
5. Duration e immunizzazione


Parte II - DECISION SUPPORT SYSTEMS

1. Processi e sistemi di supporto alle decisioni
2. Introduzione alla modellizzazione di problemi reali
- La mappatura di un problema decisionale in un modello di ottimizzazione: variabili, vincoli, funzione obiettivo.
- Modelli di Programmazione Lineare
- Modelli di miscelazione
- Modelli di allocazione ottima delle risorse
- L’utilizzo delle variabili binarie: i problemi con costo fisso, vincoli logici e disgiuntivi.
- Introduzione all'uso di Python

3. Modelli di Programmazione lineare
- Struttura di un modello di PL
- Analisi geometrica dei problemi di PL
- Caratterizzazione delle soluzioni ottime
- Risoluzione per via grafica di modelli di PL a n variabili

4. Teoria del Portfolio e Portfolio Management
- Caratteristiche di un portafoglio
- Diversificazione
- Frontiera efficiente
- Modello di H. Markovitz e sue limitazioni
- Costruzione di un Portoflio e problemi di Management
Testi docente PRIMO MODULO - MATEMATICA FINANZIARIA

Peccati-Luciano-D'Amico: "Calcolo finanziario: temi di base e temi moderni", EGEA Bocconi, Milano, 2011
Stefani-Torriero-Zambruno, Elementi di Matematica finanziaria e cenni di programmazione lineare, IV ed., Giappichelli, 2011.

SECONDO MODULO - DECISION SUPPORT SYSTEMS

Dispense, appunti, slides a cura del Prof. Ferrara
Erogazione tradizionale
Erogazione a distanza
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
Il Prof.Dr. Massimiliano Ferrara riceve previo appuntamento a mezzo email e attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS

E' previsto un servizio di tutoraggio a favore degli Studenti, organizzato dal gruppo di ricerca del Decisions_LAB, articolato secondo il seguente schema:

- Dr.ssa Tiziana Ciano (email: tiziana.ciano@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il GIOVEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTO: BUSINESS ANALYTICS and DECISION THEORY, DECISION SUPPORT SYSTEMS, ECONOMIA POLITICA, ECONOMIA APPLICATA

- Dr.ssa Mariangela Gangemi (email: mariangela.gangemi@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il MARTEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: MATEMATICA PER L'ECONOMIA, DECISION SUPPORT SYSTEMS, MATEMATICA FINANZIARIA, ECONOMIA POLITICA, ECONOMIA APPLICATA

- Dr.ssa Valentina Mallamaci (email: valentina.mallamaci@unirc.it): riceve il VENERDI' dalle 11.30 alle 12.30 previo appuntamento a mezzo email e attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTO: MATEMATICA PER L'ECONOMIA

- Dr.ssa Domenica Stefania Merenda (email: stefania.merenda@unirc.it): riceve (anche i tesisti) il MERCOLEDI' dalle 11.00 alle 13.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: MATEMATICA PER L'ECONOMIA, BUSINESS ANALYTICS and DECISION THEORY
  • Il ricevimento del Prof Massimiliano Ferrara è sospeso fino a giorno 01 settembre 2022 Scadenza: 2022-09-01
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online pubblicato. Per visualizzarlo, autenticarsi in area riservata.

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