CdSECONOMIA E COMMERCIO
Codice079PP
CFU6
PeriodoPrimo semestre
LinguaItaliano
| Moduli | Settore/i | Tipo | Ore | Docente/i | |
| STRUMENTI MATEMATICI PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA | SECS-S/06 | LEZIONI | 42 |
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Il corso riguarda lo studio di problemi di ottimizzazione lineare e non lineare allo scopo di fornire un bagaglio di conoscenze e di strumenti di carattere quantitativo utili nell'ambito dei processi aziendali di decisione. La seconda parte del corso è dedicata alla Data Envelopment Analysis affrontata sia con riferimento agli aspetti di carattere sia matematico che economico.
The course is about linear and nonlinear optimization problems. Solution methods will be presented during the course together with the most familiar economic and management applications. The second part of the course is about Data Envelopment Analysis: both mathematical and economic aspects will be investigated
La verifica delle conoscenze dello studente saranno verificate mediante lo svolgimento di una prova al computer durante la quale gli studenti dovranno formulare problemi di carattere economico-aziendale e rsiolvere esercizi.
Student's knowledge will be verified by asking student to formulate some management problems and to solve excercises.
Alla fine del corso lo studente dovrà acquisire le competenze per risolvere, attraverso strumenti matematici, problemi di carattere economico-aziendale. Più specificatamente dovrà essere capace di:
- tradurre classi problemi di carattere economico-aziendale in problemi di ottimo vincolato
- enunciare i teoremi di base della programmazione lineare
- risolvere un problema di programmazione lineare con l’algoritmo del simplesso
- usare software (matlab/excel) per risolvere semplici problemi di ottimizzazione
- studiare la relazione tra teoria ed esercizi
- dare un’interpretazione di carattere economico ai risultati ottenuti
- effettuare valutazione di efficienza non parametrica attraverso la Data Envelopment Analysis
The course aims at giving the students the necessary skill for first formulating a real economic problem in a mathematical form and then for solving it using mathematical methods.
Moreover, he/she will be able to
- formulate some management problems using a mathematical framework
- state some basic theorems of linear programming (lp)
- solve lp problems by using simplex methods
- use softwares (matlab / excel) for solving optimization problem
- investigate the relationship between theory and exercises
- give the economic interpretation for a solution of an optimization problem
- perform a non-parametric efficiency assessment by means of Data Envelopment analysis
Durante l’esame scritto, lo studente dovrà formulare e risolvere alcuni tipici problemi di carattere economico-aziendale.
During the written exam, the student is required to formulate and solve some typical management science problems.
Alla fine del corso, lo studente vedrà potenziate le sue abilità nel comprendere, formalizzare e risolvere un problema secondo il linguaggio ed il rigore propri della matematica.
Lo studente sarà in grado di usare matlab ed excel per effettuare operazioni di calcolo matricale e per risolvere problemi di programmazione lineare
The student will be more confident with formalizing and solving a real problem by means of mathematical tools. They student will be able to use matlab and excel software to solve linear programming problems and to perform matrix calculus.
Durante l’esame, lo studente dovrà dimostrare la sua capacità di applicare i concetti matematici presentati nel corso per risolvere semplici problemi concreti.
During the exams, the student should demonstrate his/her ability to apply the mathematical concepts for solving case studies.
Gli argomenti insegnati nel corso di primo anno “Matematica generale “, con particolare riferimento alle matrici, ai sistemi lineari ed alle funzioni di più variabili.
Topics taught in the first year course “Matematica generale “. In particular: matrices and linear system, functions of several variables.
Metodollogia di insegnamento
- lezioni frontali
- attività di labroatorio
Metodologia di apprendimento
- frequenza alle lezioni
- frequenza alle attività di laboratorio
- studio individuale
- partecipazione alle attività di ricevimento del docente
- lettura di articoli scientifici sugli argomenti svolti durante le lezioni
Frequenza: fortemente consigliata
Delivery: face to face
Learning activities:
- attending lectures
- individual study
- computer lab activities
- scientific paper reading
Attendance: Strongly advised
Teaching methods:
Face to face Lectures and interactive computer lab activity
Elementi di base per la risoluzione di sistemi lineari.
Programmazione lineare: metodo del simplesso. Analisi di Sensitività
Applicazioni della programmazione lineare a problemi aziendali (problemi di produzione, problema della dieta, scelte di investimento, localizzazione impianti, problemi di marketing, problemi di mix,...).
Teoria della Dualità nella Programmazione Lineare
Data Envelopment Analysis e sue applicazioni.
- Solution methods for linear systems
- Linear programming and real economic problems (diet problem, production problem,…)
- Linear Programming: simplex method and sensitivity analysis
- Duality theory in linear programming
- Data Envelopment Analysis and its applications to efficiency analysis
- Case studies. Exercises and simple examples are studied using software Matlab and Excel.
Hillier Frederick S. e Lieberman Gerald J. (2010), "Ricerca operativa",nona edizione, McGraw Hill Italia, Milano.
Materiale didattico distribuito sulla pagina elearning dedicata al corso.
Testi consigliati per la consultazione
Cambini A., Martein L.: Introduzione all'algebra lineare. Elementi di programmazione lineare e non lineare. Pellegrini, Pisa (1984)
Christian Albright, Wayne Winston: "Spreadsheet Modeling and Applications : Essentials of Practical Management Science", (1997)
Vercellis, C., Business intelligence - Modelli matematici e sistemi per le decisioni, McGraw-Hill (2007).
Zhu, J. Quantitative models for performance evaluation and benchmarking, 2 ed. Springer (2009)
Hillier Frederick S. e Lieberman Gerald J. (2010), "Ricerca operativa", nona edizione, McGraw Hill Italia, Milano (english edition could be alternatively used)
Additional material will be available on the course elearning web site
Optional readings
Cambini A., Martein L.: Introduzione all'algebra lineare. Elementi di programmazione lineare e non lineare. Pellegrini, Pisa (1984)
Christian Albright, Wayne Winston: "Spreadsheet Modeling and Applications : Essentials of Practical Management Science", (1997)
Vercellis, C., Business intelligence - Modelli matematici e sistemi per le decisioni, McGraw-Hill (2007).
Zhu, J. Quantitative models for performance evaluation and benchmarking, 2 ed. Springer (2009)
L'esame consta in una prova scritta (2 ore), da svolgersi in aula informatica. Gli studenti devono dimostrare di padroneggiare i contenuti presentati nel corso e la loro abilità nel risolvere problemi. L’esame si svolge al computer e prevede una parte con esercizi di carattere teorico ed una nella quale lo studente deve leggere un semplice problema di carattere economico-aziendale, formalizzarlo come problema matematico, risolverlo usando matlab o excel ed infine deve interpretare i risultati ottenuti.
L’esame è superato con una votazione complessiva di 18 punti. Sono previste prove in itinere.
The exam is written; the student must demonstrate his/her knowledge of the course material and his/her ability to solve mathematical problems.
Methods: Normally, there is a final written exam to be done at computer lab. The exam is divided in two parts; a theoretical one and a practical one.Student are required to answer theoretical questions and they are supposed to read simple management science problems, to model and solve them, by using matlab or excel. Then they have to interpret the obtained solutions.
The student will be successful if he/she gets a global mark of 18.