MATHEMATICAL MODELS FOR DECISION MAKING

Il corso tratterà alcuni strumenti teorici, matematici e applicazioni dei modelli decisionali, sottolineando l'uso pratico del software R (scaricabile da http://cran.r-project.org/ o https://www.rstudio.com/ ) per risolvere esercizi e studiare casi. Gli argomenti includeranno le definizioni formali di problemi e modelli utilizzati per prendere decisioni in economia e finanza.

a) Conoscenza e comprensione:
- definizione formale dei problemi decisionali e delle loro modalità di risoluzione
- terminologia per la formulazione di problemi di ottimizzazione e delle loro applicazioni;
- metodi per classificare un insieme di alternative discrete;

b) Applicare conoscenza e comprensione:
- saper formulare un problema di ottimizzazione vincolata o non vincolata e trovare una soluzione numerica;
- essere in grado di gestire un problema decisionale utilizzando metodi decisionali e di ottenerne le soluzioni computazionali;
- saper risolvere problemi lineari con il software R.


c) Esprimere giudizi:
- comprendere e valutare criticamente i risultati numerici ottenuti risolvendo problemi decisionali e valutare potenziali problematiche degli strumenti utilizzati;
- proporre revisione e ulteriori approfondimenti delle soluzioni ottenute

Gli studenti devono avere conoscenze di matematica e nozioni di base su matrici e vettori. Non ci sono prerequisiti relativi a R o capacità di programmazione e non si presume alcuna esperienza precedente nella teoria delle decisioni.

Concetti di matematica per il supporto di teorie decisionali
Introduzione alla piattaforme multimediali R
Introduzione al concetto di preferenze
Problemi di ottimizzazione
Metodi e modelli decisionali

Non si adotta un libro di testo formale. Il materiale didattico sarà fornito online e comprenderà diapositive, note e video.

Una combinazione di valutazioni che includono test a scelta multipla, sviluppo di casi di studio anche di gruppo e esame scritto finale

scritto

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.

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;
-Competenze comunicative sufficienti.

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;
-Competenze comunicative discrete.

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.

La didattica si svolgerà sia a distanza che in presenza. Per la didattica online si utilizzeranno video, esercizi e casi studio da svolgere anche su piattaforme multimediali. Forum e online test saranno attivati per la verifica dell’apprendimento a seguito di ogni argomento trattato. Gli studenti avranno l'opportunità di interagire con il docente settimanalmente per chiarire dubbi sul materiale distribuito online.