Università degli Studi di Catania - Dipartimento di Economia e impresa

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1 Università degli Studi di Catania - Dipartimento di Economia e impresa Corso di Laurea in DIREZIONE AZIENDALE Anno Accademico 2015/16 STATISTICA PER IL BUSINESS o BUSINESS STATISTICS (2015/16, semestre 1, 9 CFU) Docente titolare dell insegnamento: Prof. BENEDETTO TORRISI Sede: Palazzo delle scienze C.so Italia, 55 - Catania Telefono: ; Orario ricevimento: MARTEDì 9:00-10:00; MERCOLEDì 09:00-10:00 OBIETTIVI FORMATIVI Obiettivi generali Fornire ai futuri manager o agli analisti d azienda, strumenti, metodologie, chiavi di lettura ed interpretazione del dato statistico avente carattere aziendale. Il modello didattico è orientato a fornire agli studenti strumenti per sviluppare data set, scegliere la metodologia statistica più opportuna agli obiettivi che l analista intende raggiungere, saper redigere ed interpretare un report statistico aziendale ed infine saper tradurre in linguaggio manageriale il risultato statistico ottenuto in azioni di decision policy. Il corso è fortemente orientato con simulazioni su casi reali e fornisce allo studente nuove capacità competitive nella preparazione specialistica. L impostazione del corso è finalizzata a facilitare la comprensione delle potenzialità analitiche ed applicative delle diverse tecniche trattate ed a conseguire un buon equilibrio tra rigore tecnico dei metodi e illustrazione delle potenzialità applicative degli stessi mediante utilizzo di excel. Obiettivi specifici 1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso presuppone un adeguata conoscenza della statistica descrittiva. L impostazione del corso è finalizzata a facilitare la comprensione delle potenzialità analitiche ed applicative delle diverse tecniche di statistica applicata alle scienze aziendali ed a conseguire un buon equilibrio tra rigore tecnico dei metodi e illustrazione delle potenzialità applicative degli stessi mediante utilizzo dei più comuni software. Tale obiettivo viene raggiunto attraverso il richiamo/ripasso di nozioni di base, in una veste puramente applicativa ed intepretativa (cioè non si chiederà cos è una media ma come si interpreta e si calcola in excel). 2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Attraverso lo sviluppo di una equilibrata mole di simulazion in excel e attraverso la presentazione di un panel aplio di casi studio, lo studente avrà argomenti sui quali riflettere al fine di individuare le metodologie specifiche al caso da risolvere, elaborare ed interpretare i risultati. Questo approccio permette una comprensione tangimile sulla utilità degli strumenti statistici e sulla coerenza tra obiettivo da raggiungere e metodologia da adottare. 3. Autonomia di giudizio (making judgements): Lo studente grazie al continuo feedback con il docente sarà stimolato a migliorare la propria capacità di elaborare e descrivere con precisione e chiarezza modelli interpretativi relativi all analisi statistica in ambito aziendale. A tal fine, sarà utile il confronto all'interno dei gruppi di lavoro. Essi, infatti, permettono una più efficace didattica interattiva e lo sviluppo delle capacità di leadership. Dal confronto tra il gruppo di lavoro er il docente e all interno del gruppo di lavoro, lo studente acquisice in autonomia capacità critica sulla sua preparazione rispetto ai vari parametri della valutazione, che lo conducono con sicurezza nell approccio verso l esame finale. 4. Abilità comunicative (communication skills): Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di trasferire ad altri, con un linguaggio tecnico e pratico, informazioni e valutazioni relative alle analisi aziendali assegnategli anche mediante l uso di excel. Le abilità di comunicazione sono acquisite e verificate durante le attività formative specifiche: gruppi di studio,

2 elaborazione di report statistici aziendali, discussioni in aula e presentazione dei risultati. La verifica dell'acquisizione delle abilità comunicative è affidata alla discussione sui risultati con i gruppi di studio e alla prova finale. Gli studenti vengono invitati ad intervenire in qualunque momento della lezione per chiarimenti o approfondimenti in merito agli argomenti trattati o vengono sollecitati alla verifica sulla comprensione pratica degli aspetti teorici trattati. In oltre vi saranno incontri settimanali, al di fuori dell orario delle lezioni, per suggerimenti, approfondimenti e revisione degli elaborati (solitamente durante gli orari di ricevimento). 5. Capacità di apprendimento (learning skills): Alla fine del percorso formativo, caratterizzato da continue sollecitazioni del docente nel rispetto dei tempi di consegna degli elaborati per modulo, dalle discussioni aperte in aula, dagli incontri durante gli orari di ricevimento del docente, dal confronto all interno del singolo gruppo di lavoro e tra i gruppi di lavoro, lo studente avrà acquisito la conoscenza e la competenza per analizzare e risolvere problematiche attraverso la selezione degli strumenti statistici su casi pratici. PREREQUISITI RICHIESTI ORGANIZZAZION E E METODI DIDATTICI Il corso presuppone un adeguata conoscenza della statistica descrittiva Il corso è organizzato per il 30% da lezioni teoriche, per il 50% da simulazioni pratiche direttamente su pc attraverso elaborazioni statistiche in excel ed il 20% dalla partecipazione attiva degli studenti attraverso la creazioni di lavori di gruppo e discussione in aula. Il metodo didattico si basa su lezioni frontali con uso di slides, excel, software statistici (free use), discussioni in aula, gruppi di lavoro (max 3 persone) e case study. Inoltre, l attività didattica sarà coaduvata da incontri costanti con i gruppi di lavoro durante gli orari di ricevimento (questo permette al docente di accompagnare gli studenti verso un percorso di studio, costante, rigoroso e finalizzato agli obiettivi della risoluzione dei casi studio, nonché ad una valutazione dei candidati spalmata durante tutto il percorso formativo). Per ciascun elaborato si terrà conto dei seguenti punti: la corretta impostazione in relazione agli obiettivi della ricerca, l opportuna scelta delle tecniche statistiche, la quantità e la qualità delle informazioni acquisite, il commento finale. FREQUENZA LEZIONI TESTI DI RIFERIMENTO Si consiglia la frequenza costante, poichè il modello didattico oltre ad avere una base con i testi, presenta innovazioni di contenuti su casi pratici spesso non contemplati nei libri esistenti in commercio. Pertanto, la partecipazione alle lezioni è necessaria per il raggiungimento degli obiettivi sopra citati. 1. Brasini-Freo- F.Tassinari-G.Tassinari, Statistica Aziendale E Analisi Di Mercato" ed. Il Mulino 2. Frosini-Montinaro Nicolini (1999) Il campionamento da popolazioni finite ed. UTET Universitaria : par David M. Levine, Timothy C. Krehbiel, Mark L. Berenson (2011) Statistica II ed. edizione Apogeo 4. Skonieczny G. Torrisi B. (2010) Metodi ed analisi statistiche nella revisione dei bilanci ed. McGraw Hill, Italia Print on demand.. Syllabus A.A Pagina 2 di 6

3 Prove in itinere durante il corso Per gli studenti frequentanti (regola: 90% di presenze): (modalita ) saranno costituiti i gruppi di lavoro che alla fine di ogni modulo saranno sottoposti a verifica informale con il docente. Solo alla fine del corso i gruppi di lavoro presenteranno gli elaborati definitivi e sosterranno l esame. - per gli studenti non frequentanti: NON SONO PREVISTE PROVE IN ITINERE. PROVA D ESAME Eventuali prove di fine corso Date d esame Per gli studenti frequentanti (regola: 90% di presenze): (modalita ) Alla fine del corso (solo tra la fine del corso e il 1 appello) i gruppi di lavoro presenteranno gli elaborati, discuteranno i risultati e le azioni di policy e saranno sottoposti a verifica delle conoscenze metodologiche acquisite o studiate. - per gli studenti non frequentanti: NON SONO PREVISTE PROVE IN ITINERE. Pertanto sosterranno l esame durante gli appelli attraverso la risoluzione di una prova scritta elaborata direttamente su pc e al superamento della stessa, una prova orale sugli argomenti previsti. Per tutti gli altri appelli successivi alla fine del corso formativo i candidati sosterranno l esame attraverso la risoluzione di una prova scritta elaborata direttamente su pc e dopo il superamento della stessa, una prova orale sugli argomenti previsti iario-esami CONSEGNA MATERIALE DIDATTICO Pagina su STUDIUM relativa all A.A. in corso PROGRAMMA DEL CORSO *, gli argomenti minimi irrinunciabili per il superamento dell esame I MODULO - Elementi di inferenza statistica per le dinamiche aziendali 3 CFU Descrizione del programma Questo modulo prevede la disseminazione delle tecniche inferenziali e la simulazione su casi aziendali delle metodologie di campionamento, costruzione di report statistici, stime intervallari e verifiche di ipotesi. 1. Metodi di campionamento * 2. Intervalli di confidenza * 3. Verifica di ipotesi * Syllabus A.A Pagina 3 di 6

4 4. Test basati su due campioni e ANOVA a una via * 5. Test Chi-quadro e test di indipendenza II MODULO La Previsione delle vendite e della domanda di mercato - Scelta di un progetto di investimento Introduzione al controllo statistico della qualità 3 CFU Descrizione del programma In questo modulo saranno sviluppate le tecniche di previsione attraverso modelli di regressione lineare semplice e multipla (regressione lineare semplice, quadratica, multipla, logistica, dummy) su casi e simulazioni aziendali. Inoltre, si provvederà ad introdurre l utilizzo di schemi di analisi legati al controllo della qualità di un processo produttivo in ambito aziendale 6. Metodi statistici di previsione; * 7. Metodo di regressione; * 8. Livellamento esponenziale e il metodo di Box e Jenkins 9. Scelta di un progetto di investimento 10. Teoria e metodi per l analisi e la gestione della qualità di un processo produttivo* III MODULO Metodi e applicazioni alla misurazione e stima della qualità di un processo produttivo e dei dati di bilancio di una azienda 3 CFU Descrizione del programma In questo modulo saranno sviluppate le tecniche di rappresentazione grafica, stima e analisi finalizzate al controllo della qualità dei dati di bilancio aziendale. 11. Tecniche di campionamento nel controllo sulla qualità dei dati di bilancio 12. Gli stimatori statistici nel controllo sulla qualità dei dati di un bilancio aziendale * Scansione temporale degli argomenti e della didattica: Giorno Argomento programmato ore 1 Presentazione della materia e introduzione piani di sviluppo della ricerca campionaria 2 2 Metodi di campionamento statistico nell'analisi aziendale 2 3 Similazioni applicative in excel sui campionamenti 2 4 Simulazioni applicative in excel sui campionamenti stratificati e sulle tecniche di selezione 2 5 Metodi di stima puntuale ed intervallare 2 6 Simulazioni applicative in excel sulle stime 2 7 Metodi sulle veriche di ipotesi 2 8 Simulazioni applicative in excel sulle verifiche di ipotesi 2 9 Anova test e simulazioni applicative in excel sulle verifiche di ipotesi su K gruppi 2 10 Discussione in aula sui report dei gruppi di studio e presentazione delle idee progettuali dei gruppi di studio sugli argomenti legati al modulo Introduzione alle previsioni 2 12 Modelli di previsione RL 2 13 Modelli di previsione RLM 2 14 Simulazioni applicative in excel sui modelli relazionali (matrici di correlazione e modelli regressivi semplici) 2 15 Simulazioni applicative in excel sui modelli relazionali (matrici di correlazione e modelli regressivi multipli) 2 16 Simulazioni applicative in excel sui modelli relazionali con variabili dummy 2 17 Modelli di previsione Esponentional Smooting 2 18 Simulazioni applicative in excel sull'esponential smooting 2 19 Metodi di scelta di un progetto di investimento 2 20 Simulazioni applicative in excel sulla scelta di un modello di investimento 2 21 Teoria e metodi per l analisi e la gestione della qualità di un processo produttivo 2 22 Discussione in aula sui report dei gruppi di studio e presentazione delle idee progettuali dei gruppi di studio sugli argomenti legati al modulo Simulazioni applicative in excel sul CSQ 2 Syllabus A.A Pagina 4 di 6

5 24 Metodi statistici per l'analisi dei bilanci attraverso le tecniche di campionamento 2 25 Simulazioni applicative in excel sui campionamenti nella revisione dei bilanci 2 26 Simulazioni applicative in excel sui campionamenti nella revisione dei bilanci 2 27 Gli stimatori statistici nel controllo sulla qualità dei dati di un bilancio aziendale 2 28 Simulazioni applicative in excel sugli stimatori statistici nel controllo sulla coerenza delle poste iscritte in bilancio 2 29 Simulazioni applicative in excel sugli stimatori statistici nel controllo sulla coerenza delle poste iscritte in bilancio 2 30 Discussione in aula sui report dei gruppi di studio e presentazione delle idee progettuali dei gruppi di studio sugli argomenti legati al modulo Tempi per le verifiche Tra la 10 a e la 14 a Redazione report mod. 1, presentazione dei report al docente e valutazione informale sui lezione Tra la 21 a e la 24 a lezione Dopo la 29 a lezione 1 appello risultati dei gruppi di lavoro (durante gli orari di ricevimento del docente) Redazione report mod. 2, presentazione dei report al docente e valutazione informale sui risultati dei gruppi di lavoro (durante gli orari di ricevimento del docente) Redazione report mod. 3, presentazione dei report al docente e valutazione informale sui risultati dei gruppi di lavoro (durante gli orari di ricevimento del docente) Presentazione finale dei report di gruppo al docente. Discussione sui risultati. Domande del docente sia sul report che sugli aspetti teorico procedurali della disciplina. Valutazione complessiva finale dei candidati in relazione alle capacità sviluppate sulla base dei seguenti parametri: la corretta impostazione in relazione agli obiettivi della ricerca, opportuna scelta delle tecniche statistiche, quantità e la qualità delle informazioni acquisite, commento finale. Argomenti 1. Metodi di campionamento ** 2. Intervalli di confidenza * 3. Verifica di ipotesi * 4. Test basati su due campioni e ANOVA a una via * 5. Test Chi-quadro e test di indipendenza * 6. Metodi statistici di previsione; * / ** 7. Metodo di regressione; * / ** 8. Livellamento esponenziale e il metodo di Box e Jenkins* / ** 9. Scelta di un progetto di investimento* / ** 10. Teoria e metodi per l analisi e la gestione della qualità di un processo produttivo* / ** 11. Tecniche di campionamento nel controllo sulla qualità dei dati di bilancio* / ** 12. Gli stimatori statistici nel controllo sulla qualità dei dati di un bilancio aziendale* / ** Rif. Testo * testo N 3 ** testo N 2 * testo N 1 ** testo N 3 * testo N 1 ** testo N 4 Esempi di domande e/o esercizi frequenti Le domande verteranno sul programma sopra esposto con particolare attenzione alla scelta delle opportune tecniche statistiche in relazione all obiettivo aziendale proposto dal docente. In particolare i quesiti più frequenti sono: Syllabus A.A Pagina 5 di 6

6 1. Quali sono le fasi per la costruzione di un report statistico 2. Cos è il campionamento statistico e a cosa serve all analista 3. Cosa sono le tecniche inferenziali e a quali esigenze rispondono per l analista 4. Come si classificano le tecniche di previsione 5. A cosa servono i modelli regressivi per l analista 6. Cos è il controllo statistico della qualità e quali obiettivi si pone 7. A cosa servono le tecniche di campionamento e quali sono, nel processo di revisione dell analisi dei bilanci. 8. Perché si usano e quali sono gli stimatori statistici nell analisi dei bilanci Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell esame Le condizioni minime devono rispondere al soddisfacimento dei seguenti parametri: a) conoscenza delle fasi di progettazione di un piano di analisi statistica b) conoscenza delle tecniche di campionamento e strumenti di selezione delle unità c) scelta delle tecniche inferenziali in relazione agli obiettivi aziendali che si è posti, lettura ed interpretazione dei risultati d) saper costruire in excel un data sets di dati, saper elaborare il data set e saper interpretare i risultati e) saper sviluppare un modello regressivo, saper leggere ed interpretare i risultati del modello Syllabus A.A Pagina 6 di 6

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