STRUMENTI COMPUTAZIONALI PER L'ECONOMIA

Il corso fornisce conoscenze di programmazione e abilità relative all'uso di pacchetti di calcolo, analisi di dati e visualizzazione. Competenze computazionali di alto livello sono necessarie al laureato per comprendere e analizzare quantitativamente problemi e questioni economiche, finanziarie e gestionali.

Il corso si sofferma su problemi economici di rilevanza pratica che richiedono soluzione numerica o analisi/discussione quantitativa. Si farà uso prevalentemente di R (software molto potente e diffuso, liberamente scaricabile da http://cran.r-project.org/ o https://www.rstudio.com/ ).

a) Conoscenze:
- definizione del problema matematico/tecnica da usare;
- selezionare lo strumento appropriato per affrontare il problema;
- conoscere quale funzione/pacchetto di R utilizzare per il problema dato.

b) Abilità:
- scrivere brevi codici funzionanti per risolvere un problema e, qualora possibile, produrre grafici significativi e rappresentazioni dei dati oggetto di esame;
- capacità di usare e fornire gli input adeguati alle funzioni di R utilizzate per risolvere il problema;
- capacità di gestire errori logici e di sintassi e di valutare il senso complessivo della soluzione numerica.

c) Competenze:
- abilità di comprendere (alcuni) aspetti rilevanti del problema, di usare il software per ottenere una soluzione computazionale e di valutare il significato e l'affidabilità del risultato.

Qualche familiarità con la programmazione e l'uso dei computer è utile. Esempi e problemi saranno tratti da altri corsi economici e quantitativi seguiti in precedenza.

Il corso affronta i seguenti argomenti:

1) Introduzione a R (installazione, la console, defaults, input/output)
2) Grafici e soluzioni di equazioni (ad esempio, per determinare tassi di rendimento o quote di mercato ed eguagliare costi e ricavi marginali)
3) Function, cicli (for) e istruzioni condizionate (if) in R
4) Determinazione di massimi e minimi, ottimizzazione libera e vincolata (ad esempio, per trovare la produzione ottima, prezzi e quantità in presenza di vincoli di bilancio)
5) Un modello di base per l'ottimizzazione di portafoglio
6) Il modello state preference e algebra lineare (che consente, ad esempio, di verificare la presenza di arbitraggi in un modello di mercato finanziario semplificato)
7) Introduzione alla simulazione (per valutare esiti affetti da casualità e la loro variabilità)
8) Cenni all'utilizzo di R per l'analisi statistica descrittiva
9) Utilizzo di R per la regressione lineare
La partecipazione attiva è fondamentale e molta pratica al computer è richiesta per sfruttare adeguatamente un approccio computazionale alle decisioni e alla soluzione dei problemi.

Appunti delle lezioni; sessioni commentate di R fornite dal docente.

Letture consigliate: "The R Guide" by Jason Owen, http://cran.r-project.org/doc/contrib/Owen-TheRGuide.pdf (altri manuali, anche in italiano, si trovano at https://cran.r-project.org/ )

La valutazione si basa su un esame scritto e personalizzato che si tiene in un'aula computer. L'esame si terrà per gruppi di 20 studenti per via della limitata disponibilità di computer.

scritto

A. Voti nell'intervallo 18-22 saranno assegnati in presenza di:
-Conoscenza sufficiente e capacità di comprendere applicata con riferimento al programma;
-Capacità limitata di formulare problemi e implementarli su R;

B. Voti nell'intervallo 23-26 saranno assegnati in presenza di:
-Conoscenza discreta e capacità di comprendere applicata con riferimento al programma;
-Capacità discreta di formulare problemi e implementarli su R;

C. Voti nell'intervallo 27-30 saranno assegnati in presenza di:
-Conoscenza buona/ottima e capacità di comprendere applicata con riferimento al programma;
-Capacità buona/ottima di formulare problemi e implementarli su R;
-Competenze comunicative pienamente adeguate.

D. Lode sarà assegnata per una conoscenza eccellente ed eccellenti capacità di formulazioni sul software unite a abilità di commento dei risultati.

Lezioni, esercitazioni al computer (portate il vostro laptop con voi fin dalla prima lezione!), esercizi personalizzati da svolgere a casa.

Link, materiali, annunci e dispense sono disponibili sulla piattaforma di elearning di Ca' Foscari, http://moodle.unive.it/

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca' Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA: disabilita@unive.it.

Il corso è svolto in collaborazione con il partenariato esteso GRINS - Growing Resilient, INclusive and Sustainable, codice PE0000018, CUP H73C22000930001, avviso pubblico n. 341/2022 del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4 - Componente 2 - Investimento 1.3, finanziato dall’Unione europea - NextGenerationEU.
All’interno del corso possono essere proposti incontri con testimoni aziendali aderenti al progetto, incentrati sullo sviluppo di conoscenze pratiche nella materia oggetto di studio, oltre che sui risultati del progetto stesso.
Questo insegnamento tratta argomenti connessi allo Spoke 4 Sustainable finance - Work Package n. 3.