• Elementi di contabilità nazionale
• Numeri indici
• Efficienza tecnica e produttività
• Analisi statistica del bilancio d'esercizio e previsione dell'insolvenza
• Metodi predittivi in ambito economico e aziendale
Slides e materiale didattico saranno messi a disposizione sulla piattaforma Moodle.
Testi base
• E. Giovannini (2015). Le statistiche economiche. Il Mulino, II ed. [Capitolo 2]
• L. Biggeri, M. Bini, A. Coli, L. Grassini, M. Maltagliati (2017). Statistica per le decisioni aziendali. Pearson, II ed. [Capitoli 3, 5, 7, 8].
• G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani (2009). An introduction to statistical learning with applications in R. Springer, II ed. [Capitoli 1, 2, 3, 4, 5.1, 8] http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/
Testi per approfondimento
• E. Giovannini (2008). Understanding economic statistics: an OECD perspective. OECD. http://www.oecd.org/sdd/41746710.pdf
• P. Frigero (2016). Introduzione alla contabilità nazionale, Giappichelli.
• A. Predetti (2002). I numeri indici. Teoria e pratica dei confronti temporali e spaziali. Giuffrè.
• B. Lang (2013). Machine learning with R. Packt Publishing. https://edu.kpfu.ru/pluginfile.php/278552/mod_resource/content/1/MachineLearningR__Brett_Lantz.pdf
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di preparare lo studente a raccogliere ed elaborare informazioni utili per l'attività aziendale e per l'analisi economica
Prerequisiti
Conoscenza degli aspetti inferenziali del modello di regressione lineare e logistico. Competenze basiche di programmazione con R.
Metodi Didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni al computer (con R ed Excel)