• Elementi di contabilità nazionale
• Numeri indici
• Produttività ed efficienza tecnica
• Bilancio d'esercizio e previsione dell'insolvenza
• Metodi statistici per la previsione
• O. Castellino. Introduzione alla contabilità nazionale, Giappichelli, 2021.
• A. Predetti, I numeri indici. Teoria e pratica dei confronti temporali e spaziali, Giuffrè, 2006. [Capitoli 1, 2, 3, 4.1.1, 4.2]
• T. Laureti. L'efficienza rispetto alla frontiera delle possibilità produttive. Modelli teorici ed analisi empiriche, Firenze University Press, 2006. [Capitoli 1, 2, 3]. Scaricabile alla pagina: https://fupress.com/catalogo/l-efficienza-rispetto-alla-frontiera-delle-possibilita-produttive/757
• L. Biggeri, M. Bini, A. Coli, L. Grassini, M. Maltagliati. Statistica per le decisioni aziendali, Pearson, 2016. [Capitolo 8]
• G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. Introduzione all'apprendimento statistico con applicazioni in R, Springer, II ed., 2009. [Capitoli 2, 3, 4, 5.1, 8]. Versione originale in inglese scaricabile da: https://www.statlearning.com
Slides e materiale aggiuntivo verranno messi a disposizione sulla piattaforma Moodle.
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di preparare lo studente a raccogliere ed elaborare informazioni utili per l'analisi economica e per l'attività aziendale.
Prerequisiti
Conoscenza degli aspetti inferenziali del modello di regressione lineare e logistico. Competenze di base nella programmazione con R.
Metodi Didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni al computer (con R ed Excel).
Modalità di verifica apprendimento
Esame scritto e orale.
Programma del corso
• Elementi di contabilità nazionale: il sistema dei conti europeo; tavole intersettoriali.
• Numeri indici: numeri indici elementari; numeri indici sintetici dei prezzi e delle quantità; numeri indici dei prezzi al consumo; tassi di inflazione; deflazionamento.
• Produttività ed efficienza tecnica: numeri indici di produttività parziale; numeri indici di TFP; frontiera di produzione; efficienza tecnica lato output e lato input; frontiera di tipo lineare e di tipo Cobb-Douglas; frontiere deterministiche e stocastiche; stima dell'efficienza tecnica da modello parametrico; relazione tra produttività ed efficienza tecnica.
• Bilancio d'esercizio e previsione dell'insolvenza: stato patrimoniale e conto economico; indici di bilancio; benchmarking; analisi predittiva di insolvenza; costruzione e validazione del modello predittivo basato sulla regressione logistica.
• Metodi statistici per la previsione: utilizzo de modelli di regressione per la previsione di variabile risposta quantitativa; utilizzo del modello di regressione logistica per la classificazione binaria; aumento della flessibilità del modello; validazione k-fold; altri metodi predittivi: algoritmo k-NN, alberi e foreste casuali.