Metodi matematici per l'impresa

METODI MATEMATICI PER L’IMPRESA

Prof. Ernesto Salinelli

Codice Insegnamento: E0018
SSD Insegnamento: SECS-S/06
6 CFU – 48 ore
Sede: Novara



Lingua insegnamento: Italiano
Contenuti:
Introduzione all’uso di Excel per l’implementazione e l’analisi di modelli di decisione in ambito aziendale, in condizioni di certezza e rischio.

Testi di riferimento:
•    Materiale didattico a cura del docente
•    G.M. Monahan, Management Decision Making, 2010, Cambridge University Press (lettura consigliata) Il libro è reperibile in biblioteca
•    P. Klibanoff, A. Sandroni, B. Moselle, B. Saraniti, Statistica per manager, Egea, 2010 (lettura consigliata) Il libro è reperibile in biblioteca

Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire: la capacità di sviluppare opportuni modelli per l’analisi e la soluzione di alcuni problemi di gestione aziendale; una sufficiente dimestichezza con l’uso del foglio elettronico per l’implementazione di tali modelli; la competenza necessaria per interpretare ed utilizzare al meglio le informazioni ottenute dall’implementazione dei modelli.

Prerequisiti
È opportuno aver sostenuto l’esame di Metodi Statistici per l’Impresa.

Metodi didattici
La gran parte dell’attività si svolge in laboratorio informatico.

Altre informazioni
Il sito didattico https://eco.dir.unipmn.it/ fornisce ogni informazione utile relativa al corso, rendendo fruibile materiale didattico aggiuntivo.

Modalità di verifica dell’apprendimento
Prova d’esame al calcolatore, prova orale integrativa facoltativa. Possibilità per i frequentanti di concordare con il docente metodi di valutazione alternativi.

Programma esteso:
Introduzione all’uso di Excel per l’implementazione di modelli.
Modelli prescrittivi: problemi di programmazione lineare (scelte di produzione, gestione scorte, selezione di portafoglio, problemi di trasporto). Formulazione e terminologia, esemplificazioni grafiche. Implementazione di un problema di PL in Excel e sua soluzione con il Risolutore. Analisi di sensitività: esemplificazione grafica, lettura ed interpretazione dei risultati del Report del Risolutore di Excel. Cenni alla teoria della Dualità, prezzi ombra. Cenni di programmazione intera e non lineare.
Decisioni in ambito rischioso: richiami di alcune nozioni base. Utilità attesa, certo equivalente, premio per il rischio, avversione al rischio. Diagrammi di influenza: nodi e archi. Alberi decisionali: costruzione e soluzione. Analisi di sensibilità. Il valore dell’informazione perfetta e imperfetta.
Modelli predittivi: applicazioni aziendali del modello di regressione lineare e sua implementazione in Excel. Introduzione ai metodi simulativi.