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 - daniele.toninelli@unibg.it

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

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Prerequisiti suggeriti Non richiesti

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

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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

(daniele.toninelli@unibg.it) 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 daniele.toninelli@unibg.it

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)

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

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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