QUANTITATIVE MODELS FOR ECONOMIC ANALYSIS AND MANAGEMENT

Obiettivi formativi

General Objectives of the course The general objectives of the course are: - Present a general framework for the development of quantitative models for economic analysis and management; - Provide the basic concepts and a guide to analyse the specialised literature; - Propose a unified framework on the main methodologies available to compare the productivity and efficiency of Decision Making Units (DMUs); - Introduce to the relevant roles played by the data for the development of effective quantitative models of socio-economic systems; - Make an introduction to the main softwares available to implement the quantitative models presented during the course; - Provide laboratory sessions to implement the quantitative models presented during the course in practice; - Present several applications in the field of economics and management, including public sector services as potential group project works, to be developed by the students according to their personal interest and background; - Interact with students through seminars, assisted laboratory, oral presentations and the realization of a project work on real data. Specific objectives of the course • Knowledge and understanding: demonstrate the knowledge of the basic methods for the development of quantitative models for economic analysis and management. • Ability to apply knowledge and understanding: to be able to develop quantitative economic models on the base of the knowledge and techniques learned during the course. • Judgment autonomy: to be able to develop a quantitative economic model with critical spirit, choosing the appropriate method and correctly implementing it. • Communication skills: being able to communicate the results of the analysis and its information to different types of interlocutors. • Learning skills: to develop the necessary skills to apply and develop autonomously the methods and models learned during the course.

Canale 1
CINZIA DARAIO Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Il programma Il corso è composto dalle seguenti sezioni principali, organizzate in moduli. -Sezione I. INTRODUZIONE 1) Un quadro tridimensionale per un approccio quantitativo all'analisi e alla gestione economica. -Sezione II. I DATI 2) Natura, raccolta, modellazione semantica e analisi dei big data e dei little data nelle organizzazioni e nei sistemi socio-economici. 3) Sistemi di classificazione e tassonomie informative per la gestione delle organizzazioni e dei sistemi socio-economici. -Sezione III. STRUMENTI Strumenti quantitativi per la modellazione e la gestione economica 4) Analisi costi-benefici 5) Metodi di regressione per risposte continue e discrete, dagli approcci parametrici a quelli non parametrici. 6) Analisi della produttività e dell'efficienza: le principali tecniche in un approccio unificato dai modelli parametrici a quelli non parametrici. 7) Strumenti statistici dalla fisica dei sistemi complessi. 8) Analisi di sensibilità e tecniche di verifica della sensibilità. -Sezione IV. APPLICAZIONI 9) Fonti di dati disponibili per l'analisi empirica in economia e gestione. 10) Applicazioni in economia e management, compresi i servizi del settore pubblico. Parte prima. Schema della letteratura esistente. 11) Applicazioni in economia e management, compresi i servizi del settore pubblico. Seconda parte. Sviluppi durante le attività di Project work (vedi sotto). Lavori di gruppo I lavori di gruppo saranno definiti in base all'interesse degli studenti. Saranno disponibili le seguenti grandi aree di progetto: 1) Stima di modelli socio-economici utilizzando dati ISTAT (http://www.istat.it/it/prodotti/banche-dati) ed EUROSTAT (http://ec.europa.eu/eurostat); 2) Analisi empirica dei sistemi educativi, scientifici e tecnologici, con dati provenienti da progetti di ricerca europei in corso, tra cui il progetto ETER (http://eter.joanneum.at/imdas-eter/ ); 3) Applicazione di strumenti statistici della fisica dei sistemi complessi per confrontare le prestazioni scientifiche dei Paesi e casi di studio in collaborazione con l'Istituto Italiano di Tecnologia (https://www.iit.it/it/home.html, http://lns.iit.it/ ); 4) Applicazioni dell'analisi di sensitività e dell'audit di sensitività, in collaborazione con il Joint Research Center della Commissione Europea, Ispra (https://ec.europa.eu/jrc/ ). Durante le sessioni pratiche di laboratorio verranno fornite linee guida dettagliate su come fare una presentazione, su come effettuare una ricerca bibliografica, su come svolgere il lavoro di progetto e sulla scelta della tecnica per effettuare l'analisi.
Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto.
Testi di riferimento
I materiali Una base del corso è il materiale contenuto in: Daraio C. (2016) Eds., Challenges of Big Data for Economic Modeling and Management: Tools from Efficiency Analysis, Sensitivity Analysis, Sensitivity Auditing and Physics of Complex Systems. Atti del Workshop del 10-11 novembre 2015, DIAG Sapienza Università di Roma, Edizioni Efesto, Roma. Durante il corso verranno distribuiti gli Appunti delle lezioni e materiali aggiuntivi.
Frequenza
Le lezioni si terranno principalmente di persona. Lezioni, esercitazioni e laboratori frontali saranno integrati da seminari online condotti da esperti.
Modalità di esame
Valutazione Tutto il corso, e in particolare le attività del progetto di gruppo, richiederanno la partecipazione attiva degli studenti, ai quali verrà chiesto di svolgere piccoli compiti a casa, una presentazione in classe e di preparare un progetto di gruppo con dati reali in base ai loro interessi. La determinazione del voto del corso, di conseguenza, è la seguente. Compiti a casa e presentazione in classe: circa 30-40%. Realizzazione del progetto finale, presentazione e discussione: circa 60-70%.
Bibliografia
I materiali Una base del corso è il materiale contenuto in: Daraio C. (2016) Eds., Challenges of Big Data for Economic Modeling and Management: : Tools from Efficiency Analysis, Sensitivity Analysis, Sensitivity Auditing and Physics of Complex Systems. Atti del Workshop del 10-11 novembre 2015, DIAG Sapienza Università di Roma, Edizioni Efesto, Roma. Durante il corso verranno distribuiti gli Appunti delle lezioni e materiali aggiuntivi.
Modalità di erogazione
Il corso sarà svolto in modalità tradizionale, cioè in presenza. Sarà possibile avere alcuni seminari con esperti e docenti on-line.
  • Codice insegnamento1047209
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoData Science
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDING-IND/35
  • CFU6