Programma
- Informazioni, organizzazione e contenuti -
Anno Accademico: 2016/17
Versione 04 (31/05/2017 – definitiva) La versione definitiva del programma è stata pubblicata
al termine del corso (31 Maggio 2017)
Contenuti del documento Clicca sulle voci in verde (link attivi)
Informazioni sul corso
Organizzazione corso
Supporti alla didattica
Contatti e informazioni
Obiettivi formativi
Contenuti delle lezioni/laboratori
Riferimenti bibliografici
Esame e appelli
Informazioni sul corso torna ⇮
Codice 87115
Titolo italiano/inglese Statistica Economica / Economic Statistics
Docente Daniele Toninelli - [email protected]
Periodo II Semestre
Crediti formativi 6 cfu
Ore didattica 48 ore
Corso di Laurea Economia Aziendale (Laurea triennale)
Anno di corso II anno* (dall’A.A. 2016/17) / III anno** (dall’A.A. 2017/18)
Curricula Direzione d’impresa (*)
Amministrazione, contabilità e controllo delle aziende (**)
Commercio estero e mercati finanziari (**)
Obbligo di frequenza No
Programma Programma ufficiale completo: clicca qui
Program English version program: click here
Prerequisiti suggeriti Non richiesti
“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli
Programma del corso
A.A. 2016/17
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Organizzazione corso torna ⇮
Ore settimanali 4
Periodo lezioni Lunedì 20 Febbraio 2017 – Giovedì 1 Giugno 2017
Metodi didattici Lezioni frontali in aula
Attività di laboratorio
Informazioni di dettaglio: clicca qui
Supporti alla didattica torna ⇮
Ambiente e-learning Link: clicca qui
Percorso: www.unibg.it → E-learning → UniBG e-learning →
Economia → “Statistica Economica”
Iscrizioni aperte! Contattare il docente
([email protected]) per la chiave di iscrizione al corso
Forum Comunicazioni, informazioni, avvisi e notizie, etc. verranno
inviate agli iscritti al corso anche via email, tramite il Forum
collegato alla piattaforma e-learning
Pagina web Link: clicca qui
Percorso: www.unibg.it → Didattica → Corsi di laurea → Indice
insegnamenti → Insegnamenti attivi → “87115 - Statistica
Economica”
Materiali didattici Slide e materiali didattici e/o di supporto di altro tipo saranno
messi a disposizione per il download sulla piattaforma e-
learning e/o indicati a lezione e all’interno delle slide
Contatti e informazioni torna ⇮
Email docente [email protected]
Ufficio Ufficio 204 (via dei Caniana 2, Bergamo, II piano)
Orari di ricevimento Link: clicca qui, oppure:
http://www.unibg.it/pers/?daniele.toninelli
Orari esposti anche nella bacheca dell’Uff. 204
(via dei Caniana 2, Bergamo, II piano)
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Programma del corso
A.A. 2016/17
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Obiettivi formativi torna ⇮
Obiettivi formativi Affinare l’abilità dello studente nell’analisi statistica, per
la comprensione e la gestione di problematiche
prevalentemente aziendali.
Acquisire dimestichezza nel lavorare con database e dati
di vario tipo.
Apprendere le basi teoriche e i principi di funzionamento
ed interpretativi di alcune tecniche statistiche per
l’analisi di dati.
Applicare praticamente le tecniche introdotte usando, in
laboratorio, il software statistico user-friendly SAS-
Enterprise Guide ed Excel.
N.B.: per apprendere l’utilizzo di SAS-Enterprise Guide non è
richiesto alcun prerequisito: si inizierà da zero.
Obiettivo formativo
generale Al termine del corso lo studente sarà in grado di valutare ed
utilizzare fonti di dati e dati (con particolare riferimento a
database e variabili di tipo aziendale) e di decidere come
elaborarli e come trasformare tali dati in informazioni utili.
Lo studente apprenderà come comunicare in modo efficace tali
informazioni, traducendole in decisioni finalizzate ad orientare
le attività di un’azienda, anche alla luce del contesto
competitivo in cui essa opera.
Ulteriori dettagli Programma ufficiale completo: clicca qui
Contenuti delle lezioni/laboratori torna ⇮
Legenda
In rosso: parti non trattate nell’A.A. 2016/17.
In giallo: parti richieste all’esame (a livello teorico) solo
agli studenti non frequentanti, per compensare la
mancata frequenza dei laboratori.
Le parti indicate nel programma tra parentesi quadre
(“[…]”) potrebbero non essere effettivamente trattate nel
corrente Anno Accademico e, quindi, non venire richieste
per l’esame.
“SPLDA” indica il testo ufficiale di riferimento:
“Statistica per le Decisioni Aziendali” (v. Riferimenti
bibliografici).
(**) = v. Riferimenti bibliografici.
Parte prima
“Il ruolo della
statistica per
l’azienda”
La statistica come supporto alla gestione dell’azienda
Dati ed informazioni statistiche per l’azienda e loro
qualità
o Tipologia di dati e principali fonti (interne ed
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Ovvero: dai dati alle
prime informazioni
Durata appross.:
6-8 ore
esterne)
o La qualità delle fonti di dati e dei dati
o La “statistica ufficiale”
o Struttura di un database: casi e variabili
Elaborazioni preliminari sui database
o Classificazione e analisi preliminari delle variabili
o Analisi esplorative e principali report di sintesi
LAB SAS-Enterprise Guide:
o Creare ed importare database
o Lavorare sui dati per ottenere informazioni
(semplici indicatori) e report preliminari con
prevalente finalità esplorativa e descrittiva
Parte prima – cosa
studiare?
“SPLDA”: Cap. 1, Cap. 2 (parr. 2.1-2.5)
Parte seconda
“Numeri indici”
Ovvero: calcolo ed
interpretazione delle
variazioni di una
variabile nel tempo per
l’analisi dello scenario
economico e di
mercato
Durata appross.:
14-16 ore
I rapporti statistici generici e specifici
o Rapporti e numeri indici semplici per
l’interpretazione delle variazioni temporali di un
fenomeno
o Numeri indici a base fissa e a base mobile
Proprietà dei numeri indici
Numeri indici sintetici temporali (Laspeyres, Paasche,
Fisher) e relative proprietà
[Principali serie di numeri indici pubblicati da Istat ed
utilizzabili per la programmazione aziendale]
Interpretazione degli indici sintetici:
o variazione nel tempo di un indice;
o scomposizione delle variazioni nei suoi fattori.
[Rapporti di rinnovo (turnover) e di durata]
[Mobilità delle unità nello sviluppo del personale]
LAB SAS-Enterprise Guide + Excel:
o Trasformazioni sui dati per l’analisi longitudinale
attraverso i rapporti statistici.
o Numeri indici elementari e composti (Laspeyres,
Paasche, Fisher).
o Rappresentazione grafica e confronto tra numeri
indici composti.
o Interpretazione e scomposizione delle variazioni
temporali.
o I numeri indici per l’analisi della produttività
aziendale: analisi output ed input di processo;
indici di produttività parziale e totale; analisi
temporale e spaziale della produttività (**).
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Parte seconda –
cosa studiare?
“SPLDA”: Cap. 3 (parr. 3.1-3.6)
Parte terza
“Analisi delle Serie
Storiche”
Ovvero: studio
dell’evoluzione
temporale di una
variabile e
scomposizione nelle
sue componenti per
l’analisi e la previsione
di fenomeni aziendali
Durata appross.:
10-12 ore
Principi e finalità (descrittive e previsive) dell’analisi
classica delle serie storiche
Analisi grafiche preliminari di una serie storica
Modelli e fasi dell’analisi classica
o Modelli di scomposizione e composizione
o Medie mobili per le serie storiche
o Stima ed interpretazione delle componenti
stagionale, trend & ciclo
o Valutazione della bontà dei modelli (capacità
previsiva)
Previsione a medio-lungo termine (stima ed utilizzo
pratico a fini previsivi delle componenti stimate)
[Previsione a breve termine (livellamento esponenziale)]
LAB Excel:
o Applicazione pratica dei metodi decompositivi e
compositivi per lo studio di serie storiche relative a
variabili di interesse aziendale
o Utilizzo dell’analisi classica per la previsione a
breve e medio-lungo termine
o Valutazione accuratezza della previsione
Parte terza – cosa
studiare?
“SPLDA”: Cap. 7 (parr. 7.1-7.7)
Parte quarta
“Analisi statistiche
multivariate”
Ovvero: analisi
multidimensionali di
database aziendali
Durata appross.:
10-12 ore
Analisi statistica multivariata dei principali indici di
bilancio dell’azienda e di altre variabili strutturali o
legate alla sua attività
o Analisi delle componenti principali passo per
passo: dalla scelta delle unità statistiche e delle
variabili, all’ottenimento dei risultati
o Interpretazione dei fattori e loro utilizzo ai fini
pratici (studio del posizionamento dell’azienda e
benchmarking)
o Cluster analysis (introduzione): come identificare
gruppi omogenei di imprese all’interno di un
mercato
o Valutazione della similarità tra imprese: calcolo
delle distanze, costruzione della matrice delle
distanze
o Algoritmi gerarchici aggregativi e criteri di
clustering
o Costruire ed interpretare, a fini pratico-decisionali,
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dendrogrammi e scree plot
LAB SAS-Enterprise Guide:
o Riduzione della complessità delle variabili e
identificazione delle componenti principali
o Studio dell’azienda e analisi del suo
posizionamento nello scenario competitivo
o Identificazione di gruppi omogenei di aziende
(unità statistiche) ai fini esplorativi
o Descrizione ed interpretazione gruppi e analisi di
posizionamento e benchmarking
Parte quarta – cosa
studiare?
“SPLDA”: Cap. 8 (parr. 8.1, 8.3-8.7)
Incontri in
Laboratorio
“Analisi dei dati con
SAS-Enterprise Guide
& Excel”
Ovvero:
mettere in pratica cioè
che si è imparato
Durata approssim.:
10-12 ore
I periodi di lezione saranno inframmezzati da
incontri in Laboratorio (LAB) che prevedono:
Introduzione all’utilizzo del software
SAS-Enterprise Guide
Introduzione di applicazioni finalizzate
a mettere in pratica l’utilizzo dei dati
per applicare i metodi di analisi appresi a lezione,
utilizzando sia SAS-Enterprise Guide che Excel
Introduzione allo svolgimento di progetti personali per
l’integrazione del voto d’esame e/o per la realizzazione di
tesi di laurea
Progetti personali: in seguito alla frequenza dei
laboratori lo studente potrà realizzare un progetto
personale finalizzato non solo all’integrazione del voto
d’esame ma anche, se ulteriormente sviluppato /
approfondito, alla eventuale redazione di una tesi di
laurea sia di tipo B (triennale) che di tipo A
Parte LAB – cosa
studiare?
V. materiale segnalato nelle slide della Lez. n. 11-13 e
materiale a disposizione in e-learning per i vari
argomenti dei laboratori
Furthermore… Ulteriori informazioni di dettaglio: clicca qui
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Riferimenti bibliografici torna ⇮
Testo ufficiale Biggeri L., Bini M., Coli A., Grassini,
L., Maltagliati, M. (2012).
“Statistica per le Decisioni Aziendali”,
Pearson, Milano. §
Link ufficiale: clicca qui
Per approfondire… Per il punto del programma indicato con (**):
Mariella L., Tarantino M. (2013). “Statistica Aziendale
per il Controllo di Gestione”, McGraw-Hill, Milano
(par. A5.8, pagg.: 73-90). §
Link ufficiale: clicca qui
Testi per ulteriori
approfondimenti
(non richiesti per l’esame)
Bracalente B., Cossignani M., Mulas A. (2009). “Statistica
Aziendale”, McGraw-Hill, Milano. §
Bonollo G., Bonollo M. (2005). “Statistica Aziendale –
Metodi e Applicazioni”, McGraw-Hill, Milano. §
Fabbris L. (1997). “Statistica Multivariata: Analisi
Esplorativa dei Dati”, McGraw-Hill, Milano. §
Mariella L., Tarantino M. (2013). “Statistica Aziendale
per il Controllo di Gestione”, McGraw-Hill, Milano. §
Non sei ancora
soddisfatto? Eventuali ulteriori riferimenti bibliografici e/o materiale
integrativo (per approfondimenti) potranno essere indicati dal
docente a lezione (o durante i laboratori), nelle slide del corso
e/o in ambiente e-learning
Biblioteca UniBG I testi marcati con “ § ” (tutti) sono disponibili in biblioteca
(clicca qui; oppure link catalogo).
Esame e appelli torna ⇮
Tipo di prova Esame scritto (non è previso/possibile alcun orale)
Struttura esame e
punteggi Totale punteggio massimo: 31 (30 e lode), suddiviso
approssimativamente come segue:
Parte teorica
o Test teorici (del tipo Vero/Falso) – 12/14 punti
circa
o Domande aperte (a risposta breve) – 6 /8 punti
circa
Parte pratica – 9/13 punti circa
o Brevi esercizi pratici e/o di tipo interpretativo (più
o meno simili a quelli proposti nelle sezioni “Per
riflettere…” delle slide delle lezioni
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Punteggi e modalità I punteggi e le modalità d’esame sia della parte teorica che di
quella pratica saranno illustrati nel dettaglio durante il corso (e
prima della fine dello stesso): v. slide delle lezioni n. 22, 23 e 24
(N.B.: i punteggi previsti potrebbero subire variazioni)
Valutazioni
aggiuntive Ad integrazione del voto d’esame sono previste altre attività (su
base volontaria, per chi fosse interessato) basate sull’uso di
SAS-Enterprise Guide per l’elaborazione di dati (progetti
personali e/o test). In particolare:
Realizzazione di un progetto personale (v. file “Adotta un
database” in e-learning, cartella “Progetto personale” per
modalità e tempistiche)
o Valutazione: fino a 10 punti aggiuntivi (non
utilizzabili per raggiungere la sufficienza)
Test di valutazione su SAS-Enterprise Guide (test
annuale
o Per l’A.A. 2016/17 il test è programmato per il 4
Luglio 2017, ore 11,30.
o Valutazione: fino a 6 punti aggiuntivi (utilizzabili
anche per raggiungere la sufficienza).
o La valutazione del test ha validità approssimativa
di un anno (fino al test che verrà programmato nel
Giugno/Luglio 2018).
Modalità
partecipazione Per partecipare all’esame ed al test SAS-Enterprise Guide è
necessario iscriversi online sullo sportello-studente (altrimenti
la partecipazione non è garantita)
Gli studenti che, dopo essersi iscritti, decidessero di non
partecipare all’esame sono pregati di cancellare l’iscrizione o
(qualora impossibilitati) di comunicare la decisione al docente,
via email
Date appelli (ore) Martedì 27 Giugno 2017 (ore 9,30)
Mercoledì 12 Luglio 2017 (ore 14,00)
Giovedì 14 Settembre 2017 (ore 15,00)
Link calendario esami ufficiale: clicca qui
Esiti L’esito complessivo dell’esame sarà comunicato allo studente via
email e sarà pubblicato sullo sportello-studente; la valutazione
di dettaglio verrà pubblicata in ambiente e-learning
Rifiuti In seguito alla pubblicazione degli esiti è prevista una finestra
temporale (da 3 giorni ad una settimana) in cui gli studenti
possono rifiutare il voto
Verbalizzazione La verbalizzazione del voto (se positivo e qualora non sia stato
espresso un rifiuto) verrà effettuata automaticamente una volta
superata la scadenza per il rifiuto dei voti