UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI FOGGIA DIPARTIMENTO DI SCIENZE AGRARIE DEGLI SCHEDA INSEGNAMENTO A.A. 2017/2018 ALIMENTI E DELL AMBIENTE

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1 SCHEDA INSEGNAMENTO A.A. 2017/2018 CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA DEI SISTEMI LOGISTICI PER L AGRO-ALIMENTARE Insegnamento Integrato di Statistica ed Economia industriale Docenti: Dott.ssa Barbara Cafarelli, Prof.ssa Alessandro Muscio S.S.D. dell insegnamento SECS-S/01 Statistica SECS-P/06 Economia Applicata Anno di Corso I Crediti Semestre I Semestre (dal 2/10/2017 al 19/01/2018) Propedeuticità Eventuali prerequisiti Nessuna Nessuno ORGANIZZAZIONE DEL CORSO Articolazione in moduli Lezioni frontali Eventuali Seminari Esercitazioni in aula e/o laboratorio Visite guidate e/o attività di gruppo assistite Non prevista 780 ore Non previsti 10 ore Non previste Attività professionalizzante (solo per i CdS di Area Medica

2 PROGRAMMA DELL INSEGNAMENTO Obiettivi formativi Risultati di apprendimento attesi L economia industriale si concentra sull analisi del concetto di industria e considera i comportamenti cooperativi e non cooperativi delle imprese, sottolineando il ruolo di fattori come l informazione incompleta, i costi di transazione, i meccanismi usati dalle imprese per spostare la pressione competitiva dal prezzo ad altre variabili (pubblicità, spesa in R&S), le barriere all'entrata che possono ridurre la concorrenza sia effettiva che potenziale. Con riferimento alle competenze scientifiche e tecniche della statistica, questo insegnamento fornisce gli strumenti di analisi dei dati e interpretazione dei risultati ottenuti. Il corso intende stimolare una visione critica delle tematiche trattate finalizzata a un miglioramento nella configurazione ed analisi dei processi tecnologici, dell organizzazione aziendale e della qualità del prodotto. Lo studente verrà a conoscenza delle strutture di mercato principali, sarà in grado di determinare la concentrazione di mercato ed identificare le barriere all entrata. Lo studente dovrà altresì conoscere i fondamenti del comportamento strategico delle imprese e comprenderne le conseguenze. Con particolare riferimento al CdS in oggetto, lo studente comprenderà la rilevanza della formazione di un area di mercato e delle scelte modali. Il corso intende altresì fornire le conoscenze utili per comprendere gli aspetti principali della riflessione teorica sull efficienza e l efficacia le metodologie di analisi di dati relativi ai processi di produzione industriale in ambito agroambientali. Specifica attenzione sarà dedicata all analisi dei dati mediante le principali metodologie della statistica descrittiva e inferenziale. Il corso, anche attraverso l applicazione delle metodologie presentate a casi studio è finalizzato a fornire strumenti di analisi e valutazione dei dati quantitative e qualitativi inerenti ai processi di produzione industriale. In questo modo, attraverso lo studio delle metodologie e la loro applicazione, lo studente potrà migliorare la propria capacità di giudizio

3 Modalità di erogazione e di proposta in relazione all analisi de processi industriali nell ambito dell agro-alimentare. La presentazione dei modelli teorici e della loro applicazione sarà svolta in modo da consentire l acquisizione della padronanza di un linguaggio tecnico e di una terminologia specialistica adeguati; lo sviluppo di abilità comunicative, sia orali che scritte sarà anche stimolata attraverso la discussione in aula e la partecipazione alle esercitazioni e attraverso la prova scritta finale. La capacità di apprendimento sarà stimolata attraverso lo svolgimento delle esercitazioni e la discussione in aula, finalizzata anche a verificare l effettiva comprensione degli argomenti trattati. La capacità di apprendimento sarà anche stimolata da supporti didattici integrativi in modo da sviluppare le capacità applicative. Tradizionale Testi consigliati Dennis W. Carlton e Jeffrey M. Perloff, Organizzazione industriale, 3 edizione, McGraw-Hill, (Cap: 1-12) Girone G, Statistica, Cacucci Dispense fornite dal docente Modalità di verifica dell apprendimento La verifica dell apprendimento avviene attraverso una prova parziale scritta per ciascuno dei due modsugli, su aspetti teorici e applicativi presenti nel programma del corso. Scopo della prova scritta è la verifica del raggiungimento degli obiettivi formativi, cioè evincere il livello delle conoscenze specifiche raggiunto dallo studente, valutare la capacità di orientarsi nelle problematiche trattate, valutare le competenze acquisite in merito alla proposizione di soluzioni alle problematiche oggetto di studio e le capacità comunicative. Può essere oggetto della prova scritta anche lo svolgimento di esercizi sull applicazioni delle metodologie presentate. Per sostenere la prova d'esame è necessario prenotarsi secondo la procedura on-line nei modi e nei tempi previsti ed esibire, il giorno dell appello, il libretto universitario e un documento di riconoscimento. Nel corso delle lezioni e solo per gli studenti frequentanti è previsto un esonero scritto e lo svolgimento di esercitazioni (su teoria e applicazioni) anche mediante la presentazione di almeno una relazione scritta di approfondimento su una specifica tematica. Per gli studenti frequentanti, l esonero scritto concorre alla formulazione del voto finale.

4 La prova parziale scritta si tiene nelle date degli appelli, così come pubblicate nel sito del Dipartimento e nella bacheca del docente e ha una durata di almeno un ora. Programma dettagliato dell insegnamento Argomenti del Corso Modulo di Statistica Analisi descrittiva dei dati (Introduzione alla statistica. Caratteri. Unità statistiche, popolazione e campione. Raccolta e sistemazione dei dati. Matrici di dati e distribuzioni di frequenza. Classificazione dei dati in tabelle e rappresentazioni grafiche. Valori medi. Variabilità. Indici di forma) CFU corrispondenti 3 cfu Statistica inferenziale (Introduzione alla probabilità. Variabili casuali. Alcuni particolari modelli probabilistici. Popolazione, campione, distribuzioni campionarie. Stima puntuale dei parametri e proprietà degli stimatori. Stima per intervallo Verifica delle ipotesi) Argomenti del Corso Modulo di Economia Industriale Produzione, costi, domanda e massimizzazione del profitto definizione degli obiettivi dell impresa e degli elementi rilevanti dell attività economica che consentono di identificare il profitto e di massimizzarlo. La teoria neoclassica dell impresa e sviluppi nella teoria dell impresa fondamenti delle teorie post-neoclassiche e di come esse abbiano superato i limiti dei principi neoclassici. L impresa dominante con frangia di imprese concorrenziali definizione del rapporto fra l impresa, il mercato e la competizione. I modelli di oligopolio non cooperativo modelli di oligopolio principali e comportamento delle imprese. L oligopolio cooperativo. Modelli di comportamento collusivo il comportamento collusivo delle imprese e il cartello: condizioni rilevanti e sostenibilità nel lungo periodo. CFU corrispondenti 1 cfu

5 La concentrazione del mercato: determinanti e misurazione gli indicatori di concentrazione di mercato maggiormente diffusi in economia. Le barriere all entrata definizione delle barriere all entrata sul mercato e delle loro origini. Le strategie di prezzo applicazione di diverse strategie di prezzo (discriminazione di prezzo) delle imprese e conseguente massimizzazione di profitto ed effetti sul livello di benessere. L integrazione verticale definizione delle condizioni nelle quali le imprese trovano conveniente integrarsi a monte e/o a valle del processo produttivo. Le restrizioni verticali - definizione delle condizioni nelle quali le imprese trovano conveniente definire degli accordi di restrizione verticale. Argomenti del Corso Modulo di Statistica Analisi descrittiva dei dati (Introduzione alla statistica. Caratteri. Unità statistiche, popolazione e campione. Raccolta e sistemazione dei dati. Matrici di dati e distribuzioni di frequenza. Classificazione dei dati in tabelle e rappresentazioni grafiche. Valori medi. Variabilità. Indici di forma) CFU corrispondenti Statistica inferenziale (Introduzione alla probabilità. Variabili casuali. Alcuni particolari modelli probabilistici. Popolazione, campione, distribuzioni campionarie. Stima puntuale dei parametri e proprietà degli stimatori. Stima per intervallo Verifica delle ipotesi)

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7 Bachelor Degree Programme: Academic Year: 2017/2018 Subject title: Statistics Lecturer: Barbara Cafarelli e Alessandro Muscio Academic year SSD (scientific area) SECS-S/01 Statistica SECS-P/06 Economia Applicata CFU (Credits) 5 +5 Programme year Academic period I I semester TEACHING ORGANIZATION: Lectures Practical activities 70 hours 10 hours Other activities Objectives Expected learning results Applied economics focuses on the concept of industry, analysing firms collusive and non-collusive behaviour stressing the role played by factors such as: incomplete information, transaction costs, price and non-price competition, entry barriers reducing effective and potential competition. At the end of the course the student will have acquired: - A good knowledge of statistical and probability techniques. - Statistical skills needed to plan and carry out a statistical research; - Statistical skills needed to plan and carry out the quality control of industrial production; The course will be mainly in the form of lectures but there are also practical exercises The student is expected to become familiar with the principal models of market structure, with the measurement of market concentration and identify entry barriers. The student will also be expected to

8 Textbooks become familiar with the fundamentals of firms strategic behaviour and understand its consequences. With specific reference to the degree course, the student will acquire competencies in market formation and modal choice analysis. The student, at the end of the course should be able to apply to concrete cases the conceptual tools, models and statistical techniques covered during the course. The teaching tools used allow the immediate applicability of concepts learned Dennis W. Carlton e Jeffrey M. Perloff, Industrial Organization, 3 ed., McGraw-Hill, (Ch: 1-12) Alexander M. Mood, Franklin A. Graybill, Duane C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, McGraw-Hill Mode of delivery of teaching (traditional, at a distance, e-learning..) Examination method traditional Written examination TEACHING PROGRAMME (SUMMARY): 1. Industrial organization 2. Production, costs, demand and profit maximization 3. The dominant firm and the competitors 4. The Neoclassical theory of the firm 5. New theories of the firm 6. Non-collusive oligopoly models 7. Collusive oligopoly models 8. Market concentration 9. Entry barriers 10. Price strategies 11. Vertical integration 12. Vertical restrictions TEACHING PROGRAMME (SUMMARY): 1. Introduction to statistics 2. The detection and classification of data; the various types of statistical. 3. The averages. 4. Variability: measures of dispersion and inequality 5. Graphic presentations. 6. Key Concepts in Probability Theory: Definitions, Terminology, Notation; 7. Random Variables and Probability Distributions 8. Discrete and continuous Probability Distributions

9 9. Sampling techniques 10. Properties of estimators. 11. Confidence intervals 12. Introduction to hypothesis testing.