Programma

- Informazioni, organizzazione e contenuti -

Anno Accademico: 2017/18

Versione 02 (31/05/2018 – definitiva) La versione definitiva del programma è stata pubblicata

al termine del corso (31 Maggio 2018)

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: clicca qui

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Prerequisiti suggeriti Non richiesti

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

2

Organizzazione corso torna ⇮

Ore settimanali 4

Periodo lezioni Lunedì 19 Febbraio 2018 – Martedì 5 Giugno 2018

Metodi didattici Lezioni frontali in aula

Attività di laboratorio

Altre informazioni: 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, notizie, etc. verranno

inviate agli iscritti al corso e-learning 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 altri materiali didattici e/o di supporto 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)

Obiettivi formativi torna ⇮

Obiettivi formativi Affinare l’abilità dello studente nell’analisi statistica, per

lo studio, la comprensione e la gestione di problematiche

prevalentemente aziendali

Lo studente acquisirà dimestichezza nel lavorare con

database e dati di vario tipo

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

3

Lo studente apprenderà le basi teoriche e i principi di

funzionamento ed interpretativi di alcune tecniche

statistiche per l’analisi di dati

Lo studente imparerà a scegliere ed 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: clicca qui

Contenuti delle lezioni/laboratori torna ⇮

Legenda

In rosso: parti non trattate nell’A.A. 2017/18 (parti

indicate al termine delle lezioni).

In giallo: parti richieste all’esame (a livello teorico) solo

agli studenti non frequentanti, per compensare la

mancata frequenza dei laboratori.

Le parti indicate 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”

Ovvero: dai dati alle

prime informazioni

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

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

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

4

Durata appross.:

12 ore

(6 teoria + 6 lab.)

LAB SAS-Enterprise Guide:

o Introduzione a SAS-Enterprise Guide

o Creare, importare ed integrare database

o Lavorare sui dati: ordinamento, filtri,

standardizzazione, ranking, calcolo nuove variabili,

ricodifica variabili, …

o Ottenere informazioni e report preliminari con

prevalente finalità esplorativa e descrittiva:

tabelle, grafici e statistiche di riepilogo

Parte prima – cosa

studiare?

“SPLDA”: Cap. 1, Cap. 2 (parr. 2.1-2.5)

Parte seconda

“Numeri indici”

Ovvero: interpretazione

dell’evoluzione di una

variabile nel tempo per

l’analisi dello scenario

economico e di

mercato

Durata appross.:

14 ore

(14 teoria; 0 lab.)

I rapporti statistici generici e specifici: come costruirli ed

interpretarli

o Principali rapporti statistici: rapporti di

composizione, di coesitenza, di densità, di

derivazione, rapporti specifici e generici

Numeri indici semplici per l’interpretazione delle

variazioni temporali e spaziali di un fenomeno

o Numeri indici a base fissa e a base mobile

o Tassi medi di variazione

Proprietà dei numeri indici

Numeri indici sintetici temporali e relative proprietà

o Indici di valore

o Indici di Laspeyres, Paasche e Fisher

Interpretazione di indici sintetici

o Variazione nel tempo di un indice

o Scomposizione delle variazioni nei suoi fattori

Principali serie di numeri indici pubblicati da Istat ed

utilizzabili per la programmazione aziendale

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 ed i numeri indici

o Numeri indici elementari (a base fissa e a base

mobile)

o Numeri indici composti (Laspeyres, Paasche,

Fisher, indici di valore)

o Rappresentazione grafica e confronto tra numeri

indici

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] (**).

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

5

Parte seconda –

cosa studiare?

“SPLDA”: Cap. 3 (parr. 3.1-3.4)

“SPLDA”: Cap. 3 (parr. 3.5-3.8)

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.:

14 ore

(8 teoria; 6 lab.)

Principi e finalità (descrittive e previsive) dell’analisi

classica delle serie storiche

Analisi grafiche preliminari di una serie storica (time plot

e funzioni di autocorrelazione): le componenti di una serie

storica “a prima vista”

Modelli e fasi dell’analisi classica

o Modello additivo e moltiplicativo

o Medie mobili per le serie storiche

o Stima ed interpretazione delle componenti

stagionale, trend e 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 vario tipo: identificazione e studio delle

diverse componenti

o Utilizzo dell’analisi classica per la previsione a

breve e medio-lungo termine

o Valutazione accuratezza della previsione e scelta

del modello migliore

Parte terza – cosa

studiare?

“SPLDA”: Cap. 7 (parr. 7.1-7.5)

“SPLDA”: Cap. 7 (parr. 7.6-7.7)

Parte quarta

“Analisi statistiche

multivariate”

Ovvero: analisi

multidimensionali di

database aziendali;

come “semplificare” le

variabili di analisi e

Analisi statistica multivariata dei principali indici di

bilancio dell’azienda e di altre variabili strutturali o

legate alla sua attività

o Introduzione all’analisi multivariata

o Ripasso delle preliminari misure di sintesi

Analisi delle componenti principali: come

semplificare il numero di variabili su cui effettuare le

analisi statistiche per l’azienda

o Analisi passo per passo: dalla scelta delle unità

statistiche e delle variabili, all’ottenimento dei

risultati (le componenti principali)

o Interpretazione delle componenti e loro utilizzo ai

fini pratici

o Studio del posizionamento dell’azienda

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

6

come creare gruppi

“naturali” di unità

statistiche

Durata appross.:

12 ore

(10 teoria; 2 lab.)

(benchmarking)

Cluster analysis: come identificare gruppi omogenei di

imprese all’interno di un mercato

o Introduzione alla cluster analysis

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,

dendrogrammi e scree plot

o Identificazione e studio dei gruppi

Analisi discriminante: modelli per l’identificazione

della probabilità di insolvenza per le aziende

LAB SAS-Enterprise Guide:

o Analisi delle componenti principali step by step

o Interpretazione dei principali output e “lettura”

delle componenti principali ai fini decisionali

o La cluster analysis: implementazione di algoritmi

aggregativi gerarchici e analisi passo per passo

o Identificazione di gruppi omogenei di aziende (o

altre unità statistiche) mediante l’interpretazione

degli output dell’analisi

o Descrizione dei gruppi e analisi del posizionamento

dell’azienda nello scenario competitivo

(benchmarking)

Parte quarta – cosa

studiare?

“SPLDA”: Cap. 8 (parr. 8.1, 8.3-8.5, 8.7)

“SPLDA”: Cap. 8 (par. 8.6)

Incontri in

Laboratorio

“Analisi dei dati con

SAS-Enterprise Guide

& Excel”

Ovvero: mettere in

pratica ciò che si è

imparato a lezione

Durata complessiva

laboratori

(approssimativa):

I periodi di lezione saranno inframezzati da

incontri in Laboratorio (LAB) che prevedono:

Introduzione (dal livello zero) all’utilizzo

del software SAS-Enterprise Guide

Introduzione di applicazioni finalizzate

a mettere in pratica l’utilizzo dei dati

nell’ambito dei 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 concomitanza con la frequenza

dei laboratori lo studente potrà realizzare un progetto

personale finalizzato non solo all’integrazione del voto

d’esame ma anche, se ulteriormente sviluppato /

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

7

14 ore

(incluse nelle 48 ore

previste per il corso)

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 delle lezioni e materiale

a disposizione in e-learning (per i vari argomenti dei

laboratori)

Furthermore… Ulteriori informazioni di dettaglio: clicca qui

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).

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

8

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) – 11/13 punti

circa

o Domande aperte (a risposta breve) – 5/7 punti

circa

Parte pratica – 12/14 punti circa

o Brevi esercizi pratici e/o di tipo interpretativo (più

o meno simili a quelli proposti nella sezione “Per

riflettere…” delle slide delle lezioni)

Parte bonus – 3/4 punti circa (disponibile esclusivamente

per il primo appello)

o Esercizio integrativo e/o domande teoriche

Un esempio di esame è pubblicato nella cartella “Esami” della

piattaforma e-learning. Altri temi d’esame potrebbero essere

aggiunti nel corso dell’Anno Accademico.

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

nelle slide delle ultime lezioni (N.B.: i punteggi previsti

potrebbero subire variazioni)

Integrazioni

aggiuntive al voto Ad integrazione del voto d’esame sono previste altre attività (su

base volontaria, per chi fosse interessato) basate sull’uso di

SAS-Enterprise Guide o su Excel per l’elaborazione di dati

(progetti personali) e/o sulla base di eventuali esercizi assegnati

o scelti dallo studente.

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) al primo

appello (includendo la presentazione); fino a 8

punti aggiuntivi per gli appelli successivi.

Test di valutazione su SAS-Enterprise Guide (test

annuale)

o La data per l’A.A. 2017/18 è fissata per il 4 Luglio

2018 (ore 13,00; lab. 9)

o Valutazione: approssimativamente fino a 4/5

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

“Statistica Economica” docente: Daniele Toninelli

Programma del corso

A.A. 2017/18

9

Giugno/Luglio 2019)

Esercizi integrativi

o Maggiori informazioni verranno fornite durante il

corso

Modalità

partecipazione Per partecipare all’esame ed al test SAS-Enterprise Guide è

necessario iscriversi online sullo sportello-studenti (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 tempestivamente la

decisione al docente, via email

Date appelli (ore) Date appelli (A.A. 2017/18)

Martedì 26 Giugno 2018 (ore 14,30)

Lunedì 16 Luglio 2018 (ore 14,00)

Venerdì 14 Settembre 2018 (ore 14,00)

Test annuale con SAS-Enterprise Guide:

Mercoledì 4 Luglio 2018 (ore 13,00; Lab. 9; iscrizioni

aperte il 1° Giugno 2018)

Link “calendario esami” ufficiale: clicca qui

Esiti & visione prove L’esito complessivo dell’esame ed il risultato ottenuto

per il test su SAS-Enterprise Guide saranno comunicati

allo studente via email e saranno pubblicati sullo

sportello-studenti

la valutazione di dettaglio verrà pubblicata in

ambiente e-learning

nell’avviso con i risultati verrà indicato quando lo

studente avrà la possibilità di visionare la propria

prova d’esame corretta

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.