QUANTITATIVE METHODS FOR CULTURAL ECONOMICS
- Anno accademico
- 2025/2026 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- QUANTITATIVE METHODS FOR CULTURAL ECONOMICS
- Codice insegnamento
- EM3A23 (AF:576599 AR:323630)
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- SECS-S/06
- Periodo
- 3° Periodo
- Anno corso
- 1
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Risultati di apprendimento attesi
2) Identificare e strutturare problemi decisionali complessi all'interno di organizzazioni culturali, distinguendo chiaramente tra alternative d’azione, incertezze esterne e conseguenze.
3) Utilizzare strumenti analitici quantitativi (matrici di payoff e alberi decisionali) per valutare progetti artistici e investimenti culturali sia in condizioni di totale incertezza che in presenza di probabilità.
4) Analizzare l’interazione strategica tra attori del settore culturale (competizione tra musei, negoziazioni sindacali o con artisti) utilizzando i concetti base della Teoria dei Giochi.
5) Valutare criticamente il valore dell’informazione e l’efficacia delle ricerche di mercato, integrando obiettivi puramente economici con criteri di utilità culturale e impatto sociale.
Prerequisiti
Contenuti
1) Strutturazione del problema di scelta: Anatomia di un problema decisionale; identificazione di alternative d’azione, stati di natura e conseguenze; tecniche di rappresentazione formale mediante matrici di payoff e alberi decisionali.
2) Comprensione del rischio e probabilità: Introduzione agli strumenti elementari per la valutazione dell'incertezza; calcolo delle probabilità degli eventi e algebra degli stati; utilizzo della regola di Bayes per l'aggiornamento delle probabilità sulla base di nuove informazioni o studi di settore.
3) Incertezza e Valutazione: Criteri decisionali in assenza di probabilità (Maximin, Maximax, Minimax Regret); analisi del valore atteso (Expected Value) e profili di rischio; calcolo del valore dell’informazione perfetta e campionaria (EVPI e EVSI); introduzione alla teoria dell'utilità per la pesatura di obiettivi non monetari.
4) Interazione Strategica: Fondamenti di teoria dei giochi; rappresentazione in forma normale ed estesa; analisi delle strategie dominanti e ricerca dell'equilibrio di Nash; applicazioni ai giochi sequenziali (backward induction), alla negoziazione e ai dilemmi della cooperazione.
Il programma sarà integrato con digressioni su altri aspetti dell'analisi decisionale e il loro utilizzo nella gestione e di organizzazioni e imprese.
Testi di riferimento
Altro materiale sarà fornito dal docente sulla piattaforma Moodle.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Modalità di esame
Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.
Graduazione dei voti
A. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti in presenza di:
- sufficiente conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- sufficiente capacità di risolvere i problemi proposti;
- limitata capacità di spiegare il procedimento matematico sotteso alla risoluzione degli esercizi proposti.
B. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti in presenza di:
- discreta conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- discreta capacità di risolvere i problemi proposti;
- discreta capacità di spiegare il procedimento matematico sotteso alla risoluzione degli esercizi proposti.
C. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti in presenza di:
- buona o ottima conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- buona o ottima capacità di risolvere i problemi proposti;
- buona o ottima capacità di spiegare il procedimento matematico sotteso alla risoluzione degli esercizi proposti.
D. la lode verrà attribuita in presenza di conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma, di livello ottimo e in presenza di una eccellente capacità di esposizione e spiegazione nella risoluzione degli esercizi.