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| Corso | Ingegneria Industriale |
| Curriculum | Gestionale |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2021/2022 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 | Sì |
| Erogazione a distanza | Sì |
| 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 |
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