Economia e management (sede di Latina)

Gli studenti acquisiranno conoscenze teoriche e normative in materia di bilancio sociale e comunicazione non finanziaria, con riferimento ai principali standard di rendicontazione (GRI, ESRS, ISSB) e al contesto regolatorio nazionale ed europeo.

• La Corporate Social Responsibility
• L'impatto della sosteniblità nella gestione d'impresa: strategia, governance e reporting
• I sistemi di performance measurement e le dinamiche ESG
• Voluntary vs Mandatory Disclosure delle performance di sostenibilità
• Il principio di materialità (di impatto e finanziaria) e gli altri principi base del reporting di sostenibilità
• Standard di sostenibilità: i principali framework internazionali
• NFRD e CSRD
• Gli standard ESRS e IFRS
• L'assurance dell'informativa di sostenibilità
• Le società benefit e la valutazione d'impatto
• Si rinvia al programma

Prova orale

Materiale del Docente

Il corso di Corporate e Investment Banking fornisce agli studenti un quadro completo dei mercati e delle operazioni tipiche degli operatori nel segmento corporate. Il programma analizza sia le caratteristiche dei principali intermediari finanziari sia gli strumenti tecnico-operativi dei servizi di capital market, advisory e finanza strutturata, offrendo competenze applicabili alla comprensione e gestione delle operazioni di Corporate e Investment Banking.

Conoscenza e comprensione.

Gli studenti acquisiranno conoscenze organiche e aggiornate sulle strutture, le funzioni e le dinamiche operative delle banche e degli intermediari attivi nel Corporate e Investment Banking, nonché sugli strumenti e le metodologie dei servizi di capital market, advisory e finanza strutturata.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.

Gli studenti saranno in grado di applicare metodologie di valutazione delle istituzioni finanziarie e dei prodotti bancari e di investimento; analizzare le dinamiche regolatorie e normative dei mercati internazionali, utilizzando casi studio attuali; impiegare modelli economico-finanziari per interpretare fenomeni reali, redigere report analitici e fornire raccomandazioni a soggetti pubblici e privati; utilizzare strumenti digitali e software specialistici per simulazioni su mercati bancari e finanziari.

Autonomia di giudizio.

Il corso fornisce una solida conoscenza delle metodologie adottate da banche commerciali, investment banks e organismi di regolamentazione nelle operazioni di finanza e intermediazione.

Gli studenti saranno in grado di comprendere e analizzare criticamente le principali problematiche di gestione e operatività degli operatori del Corporate e Investment Banking, sviluppando autonomia di giudizio nell’interpretazione dei fenomeni di mercato.

Abilità comunicative.

Gli studenti sapranno applicare strumenti di analisi tecnica e metodologie operative per valutare scenari di mercato e strategie aziendali, utilizzando un linguaggio economico-finanziario corretto e appropriato nelle comunicazioni professionali.

Capacità di apprendimento.

Il corso fornisce una solida conoscenza delle metodologie adottate da banche commerciali, investment banks e organismi di regolamentazione nelle operazioni di finanza e intermediazione.

Gli studenti saranno in grado di comprendere e analizzare criticamente le principali problematiche di gestione e operatività degli operatori del Corporate e Investment Banking, sviluppando autonomia di giudizio nell’interpretazione dei fenomeni di mercato.

Il sistema finanziario

Introduzione all’attività di investment banking

La crisi finanziaria e le banche di investimento

Securitisation

Valutazioni d’azienda

L’attività di M&A

Le operazioni di leverage bayout

Restructuring

Il private equity

Le operazioni di IPO

Gli strumenti di mezzanine finance

Project finance

• Introduzione al corso e il sistema finanziario. Origini ed evoluzione del corporate e investment banking
• Testi di riferimento: Dispensa "Il sistema finanziario". Corporate & Investment Banking Capitolo 1
• Le aree di business del corporate e investment banking
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 2 e dispensa "Le aree di business del corporate e investment banking"
• La crisi finanziaria e le banche di investimento
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 3
• Valutazione d'azienda
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 4
• Mergers and Acquisitions
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitoli 5 e 6
• Esercitazione in aula
• Le operazioni di leverage buyout
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 7
• IPO ed esercitazione
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 12
• Cartolarizzazioni
• Testi di riferimento: Corporate & Investment Banking Capitolo 17
• Esercitazioni in Excel in laboratorio
• Fac-simile di esame e correzione

La prova di esame è al computer, della durata di un'ora, e si compone di una parte con domande a risposta multipla e una parte a risposta aperta.

1) Forestieri, G., Corporate & Investment Banking, 2020, Egea Editore.

ISBN volume: 978-8823823051

2) Materiale didattico integrativo a cura del docente e messo a disposizione sulla piattaforma e-learning della Sapienza (Moodle).

Il corso mira a fornire le conoscenze relative alla disciplina giuridica dell’impresa economica, con particolare riferimento al profilo della sostenibilità dell'impresa, nelle sue diverse accezioni (economica, sociale ed ecologica).

Il corso è dedicato all’analisi della disciplina giuridica dell’impresa, con particolare attenzione ai profili connessi alla sostenibilità, intesa nelle sue diverse accezioni. In una prospettiva prevalentemente normativa, il corso esamina le principali forme attraverso cui l’ordinamento recepisce il principio di sostenibilità, tanto sul versante economico quanto su quello non economico.

Sono oggetto di trattazione: i principi di economicità e di lucro nell’impresa; il rapporto tra impresa e sostenibilità economica; la funzione lucrativa nelle società; le imprese sociali, le società benefit; la corporate social responsibility; la dichiarazione non finanziaria e la dichiarazione di sostenibilità; la sostenibilità nei servizi e nella consulenza finanziaria; le attività economiche ecosostenibili; i green bonds; la due diligence in materia di sostenibilità.

La verifica della preparazione si svolgerà attraverso un esame di profitto orale. L'esame avrà ad oggetto gli argomenti trattati nel corso delle lezioni e dai libri di testo consigliati. La valutazione finale viene formulata attraverso un voto numerico (in trentesimi).

E. BARCELLONA, Shareholderism versus stakeholderism, Milano, Giuffrè, 2022.

A. GENOVESE, La gestione ecosostenibile dell'impresa azionaria. Fra regole e contesto, Bologna, Il Mulino, 2023.

G. MARASÀ, Imprese sociali, altri enti del terzo settore, società benefit, Torino, Giappichelli, 2019.

Il corso è volto a suscitare indole critica e rigore metodologico, nell’intento di formare capacità di ricostruzione, in chiave funzionale, degli istituti del diritto concorsuale, comprensione analitica e attenzione alla razionalità sistematica delle relative discipline, nella consapevolezza della dimensione storica che le caratterizza: il tutto al fine di accrescere l’attitudine al ragionamento consapevole e critico, da esercitare anche nella attiva soluzione di casi concreti attraverso l’acquisizione del metodo e degli strumenti concettuali per ricercare in autonomia fonti di disciplina nazionali e sovranazionali, come pure dottrina e giurisprudenza di volta in volta rilevanti.

Il corso ha ad oggetto il diritto dell’impresa in crisi, privilegiando una prospettiva attenta ai profili sostanziali e al costante confronto con il diritto commerciale.

I. Introduzione alla disciplina della crisi delle imprese: le procedure concorsuali in generale. – II. Le procedure concorsuali tradizionali: – 1. Le procedure giurisdizionali: la liquidazione giudiziale. – 2. Segue: il concordato preventivo. – 3. Strumenti di regolazione della crisi: gli accordi di ristrutturazione dei debiti, i piani attestati di risanamento, le convenzioni di moratoria e i piani di ristrutturazione soggetti ad omologazione. – 4. Le procedure amministrative: la liquidazione coatta amministrativa. – 5. Le procedure miste: l’amministrazione straordinaria delle grandi imprese insolventi nelle due versioni. – III. Le procedure concorsuali di sovraindebitamento: la liquidazione controllata; il concordato minore e la ristrutturazione dei debiti del consumatore. – IV. L’esdebitazione.

• Il corso si articola in lezioni con cadenza settimanale, per un ammontare complessivo di 72 ore di lezione.
• Testi di riferimento: Oggetto del programma, e conseguentemente di verifica, sono le intere Parti I-IV del testo adottato.

La verifica della preparazione si svolgerà attraverso un esame di profitto orale. La valutazione finale viene formulata attraverso un voto numerico (in trentesimi).

A. NIGRO-D. VATTERMOLI, Il diritto della crisi delle imprese. Le procedure concorsuali, VII edizione, Il Mulino, Bologna, 2025.

Gli studenti sono invitati ad accompagnare lo studio con la consultazione di un aggiornato Codice civile con Costituzione, Trattati UE e Leggi complementari e Codice della crisi d’impresa e dell’insolvenza; tra i molti, si consiglia G. De Nova, Codice civile e leggi collegate, Zanichelli, Bologna, ultima edizione disponibile.

Per approfondimenti si consiglia la lettura di G. GUIZZI, Leggendo Balzac. Cinque lezioni di diritto commerciale, Pacini, 2025.

Obiettivi di questo corso sono quelli di fornire una avanzata conoscenza delle questioni concernenti il funzionamento del mercato interno europeo nella sua dimensione interna ed internazionale. Verranno in particolar modo trattate le libertà di circolazione e la politica di concorrenza.

Il corso sarà anche mirato a fornire una conoscenza approfondita degli strumenti di politica commerciale europea nonché di quelli relativi alla cooperazione allo sviluppo.

Alla fine del corso gli studenti avranno acquisito familiarità con le principali norme economiche che governano l'Unione europea.

Diritto europeo dell’economia e dello sviluppo

AA.2025-2026

Programma

Il mercato interno e l’Unione doganale

L’armonizzazione delle legislazioni in materia commerciale

La libera circolazione delle merci

La libera circolazione delle persone e dei lavoratori

La libertà di stabilimento e la libera circolazione dei servizi

La libera circolazione dei capitali

Il ruolo della concorrenza nel mercato interno

Il divieto di Accordi e di partiche concordate

Il Divieto di abuso di posizione dominante

Il controllo delle operazioni di concentrazione

Il divieto di concedere aiuti di Stato

La politica economica e monetaria

La politica commerciale comune

La normativa europea antidumping

La normativa europea antisovvenzioni

Lo strumento anti-coercizione

Il ruolo dell’Unione europea nella cooperazione allo sviluppo

la politica europea di cooperazione allo sviluppo

• - Testi di riferimento: Diritto europeo dell'Economia

Classiche domande frontali

G. CONTALDI Diritto europeo dell’ economia, Giappichelli, 2019, tranne il cap VII

Oppure

R. ADAM, A. TIZZANO, Manuale di diritto dell’Unione europea, Torino 2024, solamente: Parte IV, Capp. I e II, IV, V, VII, VIII e parte V cap. II

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti avranno acquisito gli strumenti logici e analitici utili alla comprensione dei meccanismi che regolano i fenomeni concreti dello scambio internazionale e il funzionamento del sistema monetario internazionale nel suo complesso.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di leggere e comprendere nei suoi elementi fondamentali testi/documenti che affrontano questioni inerenti la specializzazione internazionale dei paesi e le loro politiche commerciali, nonché gli aspetti legati alla globalizzazione dei mercati finanziari e le connesse vulnerabilità e politiche macroeconomiche internazionali. Avranno altresì acquisito la capacità di comprendere le questioni legate alle aree valutarie e all’Euro.

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno un’autonoma capacità di giudizio, in una prospettiva storica, teorica, critica e comparativa, sui temi delle relazioni commerciali e finanziarie internazionali.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno l’attitudine al ragionamento economico e la capacità di argomentazione sui temi del commercio internazionale e delle relazioni monetarie/finanziarie internazionali.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire in corsi di specializzazione/perfezionamento post lauream.

Conoscenza e comprensione.

Gli studenti svilupperanno metodi per comprendere, a livello avanzato, i meccanismi che governano le decisioni riguardanti il commercio internazionale e i flussi di capitale internazionali, e acquisiranno la capacità di discutere le relative implicazioni per la crescita economica e il benessere, la trasmissione internazionale di shocks e la diversificazione del rischio, la stabilità macroeconomica.

• Conoscenza applicata e comprensione.

Gli studenti avranno familiarità con alcuni dei metodi empirici più noti della letteratura riguardante le questioni esaminate. Acquisiranno la capacità di comprendere testi e documenti che trattano le questioni più dibattute relative agli argomenti trattati durante il corso.

-Capacità di giudizio.

Gli studenti svilupperanno una capacità di giudizio autonoma sui fondamenti del commercio internazionale e della finanza, in una prospettiva storica, teorica, critica e comparativa.

• Capacità di comunicazione.

Gli studenti svilupperanno un'attitudine al ragionamento economico e alla capacità di discutere delle questioni più dibattute relative all'economia globale.

• Capacità di apprendimento.

Gli studenti saranno in grado di continuare nei corsi di specializzazione post-lauream.

Prima parte: Teoria e politica del commercio internazionale

Produttività del lavoro e vantaggi comparati: il modello ricardiano.

Dotazioni di risorse, vantaggio comparato e distribuzione del reddito.

Un modello generale del commercio internazionale

Economie di scala esterne e localizzazione della produzione;

Economie di scala interne, concorrenza imperfetta e commercio internazionale

Gli strumenti della politica commerciale

L’economia politica della politica commerciale

Controversie sulla politica commerciale

Seconda parte: Economia monetaria internazionale

Tassi di cambio e mercati valutari: un approccio di portafoglio

Moneta, tassi di interesse e tassi di cambio

Livello dei prezzi e tasso di cambio nel lungo periodo

Tassi di cambio fissi e interventi sul mercato delle valute

Il sistema monetario internazionale, dal dopoguerra ad oggi.

Le aree valutarie ottimali e l'euro.

La globalizzazione finanziaria: opportunità e crisi

• Il corso si articola in due parti, commercio internazionale (36 ore) e economia monetaria internazionale (36 ore)
• Teoria del commercio internazionale (22 ORE)
• Testi di riferimento: Krugman et al. (2023), Economia Internazionale, Vol. 1
• politiche commerciali internazionali (14 ORE)
• Testi di riferimento: Krugman et al. (2023), Economia Internazionale, Vol. 1
• Tassi di cambio e mercati valutari (18 ore)
• Testi di riferimento: Krugman et al. (2023), Economia Internazionale, Vol. 2
• Politiche macroeconomiche internazionali (10 ore)
• Testi di riferimento: Krugman et al. (2023), Economia Internazionale, Vol. 2

La verifica del profitto si basa su un esame scritto ed una discussione orale.

Krugman, P – Obstfeld M. – Melitz M. (2023), Economia Internazionale, Volumi 1 e 2, edito da Pearson, XII edizione

Sono da escludere le seguenti parti:

Volume 1:

Par. 3.5; 3.6; Cap. 4; Par. 6.3; Par. 7.5; Par. 9.3; Par. 10.3; Cap. 11; Cap. 12; Cap.13; le Appendici del volume.

Volume 2 :

Cap. 2; Par.3.5; Par. 5.6; Par. 5.7; Par. 5.6; Par 5.7; Par. 5.8; Cap. 6; Par. 7.4; Par. 7.6; Par. 7.8; Par. 8.3; Par. 8.4; Par. 8.6; Par. 9.5; Cap. 10; Cap. 11; le Appendici del volume

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti saranno in grado di conoscere le problematiche

ambientali nel loro complesso, le interazioni tra processi produttivi e ambiente, il ruolo dell’eco-

innovazione per un vantaggio competitivo sostenibile delle imprese.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di conoscere i metodi che

consentono di integrare il fattore risorse-ambiente nelle strategie di impresa. Tale orientamento consente

alle imprese di contribuire alla sostenibilità dello sviluppo e conseguire competitività e qualificazione

continua.

Autonomia di giudizio: gli studenti saranno in grado di valutare criticamente le analogie tra ecosistema

naturale ed ecosistema industriale, grazie anche allo studio di specifici strumenti di analisi (Eco-design, Life

Cycle Assessment, Material Flow Analysis)

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno la capacità di comprendere, analizzare e condividere le

dinamiche relative all’evoluzione del rapporto impresa-ambiente nell’ottica della sostenibilità

Capacità di apprendere: gli studenti acquisiranno conoscenze su modalità e strumenti che consentono alle

imprese di trasformare i vincoli ambientali in vantaggi competitivi e il rapporto tra produzione sostenibile

ed ecologia industriale sulla base di modelli teorici ed esempi pratici relativi a diversi settori industriali.

Gli studenti saranno in grado di conoscere i metodi che consentono di integrare il fattore risorse-ambiente

nelle strategie di impresa. Tale orientamento consente alle imprese di contribuire alla sostenibilità dello

sviluppo e conseguire competitività e qualificazione continua.

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti saranno in grado di conoscere le problematiche

ambientali nel loro complesso, le interazioni tra processi produttivi e ambiente, il ruolo dell’eco-

innovazione per un vantaggio competitivo sostenibile delle imprese.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di conoscere i metodi che

consentono di integrare il fattore risorse-ambiente nelle strategie di impresa. Tale orientamento consente

alle imprese di contribuire alla sostenibilità dello sviluppo e conseguire competitività e qualificazione

continua.

Autonomia di giudizio: gli studenti saranno in grado di valutare criticamente le analogie tra ecosistema

naturale ed ecosistema industriale, grazie anche allo studio di specifici strumenti di analisi (Eco-design, Life

Cycle Assessment, Material Flow Analysis)

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno la capacità di comprendere, analizzare e condividere le

dinamiche relative all’evoluzione del rapporto impresa-ambiente nell’ottica della sostenibilità

Capacità di apprendere: gli studenti acquisiranno conoscenze su modalità e strumenti che consentono alle

imprese di trasformare i vincoli ambientali in vantaggi competitivi e il rapporto tra produzione sostenibile

ed ecologia industriale sulla base di modelli teorici ed esempi pratici relativi a diversi settori industriali.

L'approccio si avvarrà di lezioni frontali, esercitazioni in aula, project works e casi pratici, studio individuale.

Più nel dettaglio gli argomenti trattati a lezione saranno i seguenti:

• ll problema ambientale. Alterazione degli equilibri naturali dell’ecosistema
• Inquinamento atmosferico, idrico, inquinamento del suolo.
• Eco-innovazione e competitività delle imprese
• Processi produttivi ecocompatibili, eco-design

L’ecologia Industriale: nascita ed evoluzione storica

• Sviluppo sostenibile e SDGs
• Innovazione, tecnologie e sostenibilità
• Indicatori di sostenibilità, strumenti e modelli di innovazione sostenibile:

riferimenti normativi a livello nazionale, europeo ed internazionale

• Relazione tra impresa e ambiente: ecoefficienza e gestione ambientale nelle

piccole e medie imprese (PMI).

• Casi pratici di imprese e startup di successo.
• Le fasi del management ambientale e gli strumenti.
• Sistema di Gestione Ambientale (SGA) e Sistema di Gestione Integrato

(SGI)

• Regolamento EMAS, Norme ISO 14000
• Criteri e procedure di certificazione Ecolabel UE: riferimenti al settore

Turistico-Ricettivo

• Comunicazione ambientale d'impresa e Bilancio di Sostenibilità (o Bilancio Ambientale)
• Green Economy, Circular Economy ed Economia Sociale e Solidale (SSE)
• Definizione e applicazioni dei principi di Ecologia Industriale:
• Simbiosi industriale e metabolismo industriale
• I parchi eco-industriali (EIP – Eco-Industrial Parks)
• I flussi di materia ed energia nei processi

produttivi. Impatto ambientale dei processi produttivi: I principali metodi e strumenti dell’Ecologia Industriale e della valutazione del ciclo di vita dei prodotti (i.e., MFA e SFA, LCA, S-LCA, LCSA).

• Per gli studenti che seguono il corso: Il voto finale è dato dal voto dell'esame orale + la valutazione del progetto e della partecipazione alle attività svolte durante il ciclo delle lezioni.
• Per gli studenti che NON seguono il corso: il voto finale è dato esclusivamente dal voto preso all'esame orale

Materiale didattico a cura del docente (slide, case study, articoli accademici, ecc.)

Testi di supporto:

• L. Gobbi, "Il Sistema Ambiente" (cap. 1-4 e cap. 8-12). Aracne 2011
• F. D’Ascenzo, "Qualità, Innovazione e Sostenibilità" (Tecnologia dei Cicli Produttivi). Capitolo 5, Sostenibilità, Ecologia Industriale ed Economia Circolare. CEDAM, Wolters Kluwer 2024

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare nuovi modelli di sviluppo tecnologico; saranno in grado di decidere, quale tecnologia scegliere, ed il modo del suo trasferimento per la penetrazione di mercati esteri. Saranno infine in grado aumentare la competitività, relativamente ai settori di maggior interesse.

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno capacità e competenze tali da determinare ruoli

importanti ed autonomi in un’ottica, decisionale e critica.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno l’attitudine all’analisi e al ragionamento in chiave

tecnologica ed economica.

Capacità di apprendere: Gli studenti acquisiranno un back Ground di base che li guiderà verso il loro percorso di studi, e gli conferirà la capacità di affrontare tutti gli insegnamenti in ambito economico-aziendale.

INNOVAZIONE ENERGETICA ECOSOSTENIBILE

Il concetto di Innovazione, Open Innovation e Closed Innovation.

Il rapporto tra innovazione – digitalizzazione e transizione digitale.

Le Tecnologie Abilitanti (KET) e la loro importanza.

Il rapporto tra innovazione e sostenibilità Digitale. I nuovi modelli

della Sostenibilità digitale e il legame con l’economia circolare.

Il rapporto tra Innovazione ed energia; L’Energy Innovation – Economia dell’energia e Management Energetico. Il Green Deal Europeo, e i riflessi del PNRR.

Il concetto di energia, il risparmio, il rendimento e l’efficienza energetica.

L’evoluzione della produzione di energia nei Piani Energetico -Nazionali, analisi dei costi energetici e del Bilancio Energetico

Le nuove tecnologie delle fonti rinnovabili. L’innovazione energetica: energia nucleare

Idrogeno “verde”.

Il controllo dell’energia “smart metering”. Il futuro dell’energia “smart city”, la gestione delle

Reti intelligenti e del consumo di energia, la figura del Prosumer e le Comunità Energetiche.

LA VALUTAZIONE DEGLI APPRENDIMENTI AVVIENE IN SEDE DI ESAME SOLO ORALE, E NEGLI APPELLI STABILITI SECONDO IL CALENDARIO DI ATENEO. DURANTE IL CORSO GLI STUDENTI POSSONO APPROFONDIRE ARGOMENTI SPECIFICI DI LORO INTERESSE, ATTRAVERSO LO SVILUPPO DI UN PROJECT WORK CHE E' VALUTATO IN SEDE DI ESAMI ORALI.

Materiale didattico a cura del docente

P. CAMPANA, Il Sistema Energetico delle Fonti Rinnovabili tra Innovazione e Produzione, Cedam, 2013

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti saranno in grado di comprendere gli elementi teorici e pragmatici per la conoscenza ed il governo della funzione di produzione nelle organizzazioni industriali complesse.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare gli elementi succitati.

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno capacità interpretative e decisorie relative al management d’impresa.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno gli studenti svilupperanno abilità nelle tecniche di comunicazione.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di apprendere le innovazioni sperimentali del settore imprenditoriale.

CONOSCENZE ACQUISITE

Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di conoscere i modelli più affermati di

produzione, logistica ed organizzazione delle imprese di grande dimensione

COMPETENZE ACQUISITE

Gli studenti che abbiano superato l’esame saranno in grado di gestire, anche in senso evolutivo e/o

produttivo, gli aspetti dell’impresa relativi alla produzione e logistica, sia in termini diretti che mediata.

Le tematiche trattate ed approfondite anche con lo studio di case history si articolano nei seguenti moduli:

 Lo schema concettuale del sistema produttivo.

 La progettazione del prodotto.

 La programmazione della produzione.

 La ricerca dell’efficienza nella determinazione della capacità produttiva.

 Misura delle prestazioni della Supply Chain

 La scelta della struttura tecnologica.

 La riduzione del tempo e il miglioramento della qualità.

 La scelta tra integrazione verticale ed outsourcing.

 Gestione del rischio;

 Supply Chain Finance.

• Come da programma
• Testi di riferimento: Come da programma

al termine della prova scritta è prevista una verifica delle conoscenze

• Romano, P., Danese P.., Supply Chain Management, Mc Graw Hill, 2024.
• Case history programmati (il materiale sarà distribuito a lezione dal Docente).

Capacità di risolvere problemi di base di machine learning teoricamente e in Matlab

L’insegnamento prevede 60 ore di didattica con riferimento agli argomenti di seguito riportati per un totale di 6 CFU.

1) ALGEBRA LINEARE (richiami): spazi vettoriali. Rappresentazione geometrica dei vettori e delle operazioni con vettori. Insiemi di vettori linearmente dipendenti e indipendenti. Rango di un insieme di vettori. Dimensione e base di uno spazio vettoriale. Sottospazi vettoriali. Determinante di una matrice quadrata. Caratteristica o rango di una matrice, Teorema di Rouché-Capelli e teorema di Cramer. Sistemi numerici e parametrici. Sistemi lineari omogenei. Cambiamento di base in uno spazio vettoriale e sue conseguenze sulle componenti di un vettore..

2) APPLICAZIONI LINEARI TRA DUE SPAZI VETTORIALI DI DIMENSIONE FINITA: concetti generali: nucleo e immagine. Associazione di una matrice ad un'applicazione lineare. Cambiamenti di base: cenni. Autovalori e autovettori. Teorema sul legame tra autovalori e (in)dipendenza degli autovettori associati. Diagonalizzazione di un'applicazione lineare.

3) FORME QUADRATICHE: Caratterizzazione di una forma quadratica. Metodo dei minori. Metodo degli autovalori. Teorema condizione necessaria e sufficiente sul segno di una forma quadratica. Forma canonica di una forma quadratica. Forma quadratica vincolata.

4) CALCOLO VETTORIALE: Funzioni di più variabili. Insieme di definizione. Derivate direzionali. Derivate parziali. Derivate parziali di ordine successive al primo. Teorema di Schwarz. Differenziabilità. Gradiente e differenziale totale. Formula del gradiente. Iperpiano tangente. Matrice Hessiana. Matrice Jacobiana. Funzioni omogenee. Teorema di Eulero. Formula di Taylor per funzioni di più variabili.

5) OTTIMIZZAZIONE STATICA: estremanti, estremi locali. Punti stazionari. Punti di sella. Ottimizzazione libera. Condizioni necessarie e sufficienti del secondo ordine (metodo dei minori, degli autovalori e del polinomio caratteristico). Funzioni convesse. Ottimizzazione vincolata. Metodo di esplicitazione. Metodo dei moltiplicatori di Lagrange. Matrice Hessiana orlata. Condizioni necessarie e sufficienti del secondo ordine. Caso generale: n funzioni e p vincoli.

Introduzione a Matlab con le su principali funzioni.

Fondamenti sul machine learning

Cenni storici. I pilastri del machine learning: dati, modelli, learning.

Dati come vettori. Modelli come funzioni.

Tre fasi principali: Predizione (o inferenza). Training (o stima dei parametri).

Selezione del modello(o tuning di iperparametri). Minimi quadrati da un punto di vista numerico e

dal punto di vista del machine learning.

Training, Validation e testing.

Esempi pratici in economia e esercizi in Matlab

Riduzione della dimensionalità: storia e Principal Component Analysis. Massima varianza.

Covarianza, autovalori e autovettori. MNIST dataset. Esempi in Matlab.

Classificazione. Unsupervised learning, Supervised learning, Reinforcement learning.

Support Vector Machine. Iperpiani. Derivazione tradizionale di margin, soft margin,

Dual Support Vector Machine. Simulazioni in Matlab

• ALGEBRA LINEARE (richiami): spazi vettoriali.

Rappresentazione geometrica dei vettori e delle operazioni con vettori. Insiemi

di vettori linearmente dipendenti e indipendenti. Rango di un insieme di

vettori. Dimensione e base di uno spazio vettoriale. Sottospazi vettoriali.

Determinante di una matrice quadrata. Caratteristica o rango di una matrice,

Teorema di Rouché-Capelli e teorema di Cramer. Sistemi numerici e parametrici.

Sistemi lineari omogenei. Cambiamento di base in uno spazio vettoriale e sue conseguenze

sulle componenti di un vettore.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• APPLICAZIONI

LINEARI TRA DUE SPAZI VETTORIALI DI DIMENSIONE FINITA: concetti generali:

nucleo e immagine. Associazione di una matrice ad un'applicazione lineare.

Cambiamenti di base: cenni. Autovalori e autovettori. Teorema sul legame tra

autovalori e (in)dipendenza degli autovettori associati. Diagonalizzazione di

un'applicazione lineare.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• FORME QUADRATICHE: Caratterizzazione di una forma

quadratica. Metodo dei minori. Metodo degli autovalori. Teorema condizione

necessaria e sufficiente sul segno di una forma quadratica. Forma canonica di

una forma quadratica. Forma quadratica vincolata.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• CALCOLO VETTORIALE: Funzioni di più variabili. Insieme di

definizione. Derivate direzionali. Derivate parziali. Derivate parziali di

ordine successive al primo. Teorema di Schwarz. Differenziabilità. Gradiente e

differenziale totale. Formula del gradiente. Iperpiano tangente. Matrice

Hessiana. Matrice Jacobiana. Funzioni omogenee. Teorema di Eulero. Formula di

Taylor per funzioni di più variabili.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• OTTIMIZZAZIONE STATICA: estremanti, estremi locali. Punti

stazionari. Punti di sella. Ottimizzazione libera. Condizioni necessarie e

sufficienti del secondo ordine (metodo dei minori, degli autovalori e del

polinomio caratteristico). Funzioni convesse. Ottimizzazione vincolata. Metodo

di esplicitazione. Metodo dei moltiplicatori di Lagrange. Matrice Hessiana

orlata. Condizioni necessarie e sufficienti del secondo ordine. Caso generale:

n funzioni e p vincoli.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• Introduzione a Matlab con le su principali funzioni.
• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• Fondamenti sul machine learning

Cenni storici. I pilastri del machine learning: dati,

modelli, learning.

Dati come vettori. Modelli come funzioni.

Tre fasi principali: Predizione (o inferenza). Training (o

stima dei parametri).

Selezione del modello(o tuning di iperparametri). Minimi

quadrati da un punto di vista numerico e

dal punto di vista del machine learning.

Training, Validation e testing.

Esempi pratici in economia e esercizi in Matlab

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• Riduzione della dimensionalità: storia e Principal Component

Analysis. Massima varianza.

Covarianza, autovalori e autovettori. MNIST dataset. Esempi

in Matlab.

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

• Classificazione.

Unsupervised learning, Supervised learning, Reinforcement learning.

Support Vector Machine. Iperpiani. Derivazione tradizionale

di margin, soft margin,

Dual Support Vector Machine. Simulazioni in Matlab

• Testi di riferimento: Materiale

didattico disponibile sulla pagina dedicata al corso sulla piattaforma Moodle

Esercizi teorici svolti in classe e in Matlab con un report scritto finale

Sergio Bianchi, “Appunti di Algebra lineare”. Dispense distribuite gratuitamente.

Neural Networks and Deep Learning: A Textbook, Charu C. Aggarwal, Springer

MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING, Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong, Cambridge University Press

Materiale disponibile: https://elearning.uniroma1.it/ (cercare MML2DV)

Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti statistici necessari per l'analisi di dati socioeconomici e delle relazioni causali tra di essi. Dopo una introduzione ai concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e inferenza, il programma si concentra sull'analisi degli effetti causali di una o più variabili su un fenomeno di interesse e, in particolare, sul modello di regressione lineare.

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Parte I: Metodi statistici per l'economia

o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Parte 2: Statistica per l'ambiente e la società

• Introduzione alla programmazione statistica con R, R Studio e R Markdown.
• Statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche con applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali.
• Il modello di regressione lineare e applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali..

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Per gli studenti frequentanti è prevista l'elaborazione di un progetto di analisi di dati su argomenti scelti del programma scelti a piacere che viene discussa in sede d'esame illustrando le parti del progetto tramite una presentazione a schermo. Il progetto può essere sviluppato e presentato singolarmente o a gruppi di numerosità fino a tre. Ad integrazione del progetto gli studenti dovranno rispondere a domande su argomenti che non sono stati trattati nell'elaborazione del progetto. Durante le lezioni del corso gli studenti possono ottenere alcuni punti addizionali (al massimo 5 punti in totale) da sommare al voto finale sulla base di interventi, risoluzione di esercizi in aula, discussione su argomenti del programma.

Gli studenti non frequentanti potranno sviluppare un progetto con domande integrative come previsto per gli studenti frequentanti, oppure potranno optare per una prova orale in cui saranno sottoposti a domande sul programma in numero maggiore rispetto a quelle previste nella modalità d'esame per studenti frequentanti.

Gli studenti devono dimostrare di aver acquisito una sufficiente conoscenza degli argomenti teorici, essere in grado di eseguire elaborazioni statistiche e di interpretare correttamente i risultati.

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
N/D
Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
N/D

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti statistici necessari per l'analisi di dati socioeconomici e delle relazioni causali tra di essi. Dopo una introduzione ai concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e inferenza, il programma si concentra sull'analisi degli effetti causali di una o più variabili su un fenomeno di interesse e, in particolare, sul modello di regressione lineare.

STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti statistici necessari per l'analisi di dati socioeconomici e delle relazioni causali tra di essi. Dopo una introduzione ai concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e inferenza, il programma si concentra sull'analisi degli effetti causali di una o più variabili su un fenomeno di interesse e, in particolare, sul modello di regressione lineare.

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Parte I: Metodi statistici per l'economia

o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Parte 2: Statistica per l'ambiente e la società

• Introduzione alla programmazione statistica con R, R Studio e R Markdown.
• Statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche con applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali.
• Il modello di regressione lineare e applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali..

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Parte I: Metodi statistici per l'economia

o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Parte 2: Statistica per l'ambiente e la società

• Introduzione alla programmazione statistica con R, R Studio e R Markdown.
• Statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche con applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali.
• Il modello di regressione lineare e applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali..

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
Per gli studenti frequentanti è prevista l'elaborazione di un progetto di analisi di dati su argomenti scelti del programma scelti a piacere che viene discussa in sede d'esame illustrando le parti del progetto tramite una presentazione a schermo. Il progetto può essere sviluppato e presentato singolarmente o a gruppi di numerosità fino a tre. Ad integrazione del progetto gli studenti dovranno rispondere a domande su argomenti che non sono stati trattati nell'elaborazione del progetto. Durante le lezioni del corso gli studenti possono ottenere alcuni punti addizionali (al massimo 5 punti in totale) da sommare al voto finale sulla base di interventi, risoluzione di esercizi in aula, discussione su argomenti del programma.

Gli studenti non frequentanti potranno sviluppare un progetto con domande integrative come previsto per gli studenti frequentanti, oppure potranno optare per una prova orale in cui saranno sottoposti a domande sul programma in numero maggiore rispetto a quelle previste nella modalità d'esame per studenti frequentanti.

Gli studenti devono dimostrare di aver acquisito una sufficiente conoscenza degli argomenti teorici, essere in grado di eseguire elaborazioni statistiche e di interpretare correttamente i risultati.

STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Per gli studenti frequentanti è prevista l'elaborazione di un progetto di analisi di dati su argomenti scelti del programma scelti a piacere che viene discussa in sede d'esame illustrando le parti del progetto tramite una presentazione a schermo. Il progetto può essere sviluppato e presentato singolarmente o a gruppi di numerosità fino a tre. Ad integrazione del progetto gli studenti dovranno rispondere a domande su argomenti che non sono stati trattati nell'elaborazione del progetto. Durante le lezioni del corso gli studenti possono ottenere alcuni punti addizionali (al massimo 5 punti in totale) da sommare al voto finale sulla base di interventi, risoluzione di esercizi in aula, discussione su argomenti del programma.

Gli studenti non frequentanti potranno sviluppare un progetto con domande integrative come previsto per gli studenti frequentanti, oppure potranno optare per una prova orale in cui saranno sottoposti a domande sul programma in numero maggiore rispetto a quelle previste nella modalità d'esame per studenti frequentanti.

Gli studenti devono dimostrare di aver acquisito una sufficiente conoscenza degli argomenti teorici, essere in grado di eseguire elaborazioni statistiche e di interpretare correttamente i risultati.

METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

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G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

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N/D
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STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

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N/D
Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
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Conoscenza e capacità di comprensione: Gli studenti avranno la capacità, applicando le nozioni acquisite, di valutare, in base ai principi internazionali IAS/IFRS, le diverse voci di bilancio.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: Gli studenti acquisiranno conoscenza dei principi IAS/IFRS che presiedono alla redazione del bilancio, anche attraverso il confronto con le indicazioni date, in materia, dalla normativa nazionale e dai principi contabili nazionali. Gli studenti saranno in grado di collaborare attivamente a progetti, a matrice professionale.

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno autonomo grado di giudizio rispetto al Financial Report loro presentato.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno autonome capacità comunicative, da implementare poi nel corso di un graduale ingresso nel mondo professionale.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di collocare il bagaglio di conoscenze acquisite nella Laurea Triennali ad un più elevato livello, funzionale alla loro proiezione lavorativa nello scenario professionale che li attende.

Avere una comprensione del contesto internazionale in cui operano i principi contabili internazionali, inclusi i vantaggi e le sfide dell'armonizzazione contabile a livello globale.

Essere in grado di comunicare in modo chiaro e accurato le informazioni finanziarie conformi ai principi contabili internazionali

Essere a conoscenza delle modifiche e degli aggiornamenti alle normative IAS/IFRS e comprendere come tali cambiamenti influenzano la preparazione dei report finanziari.

Durante lo svolgimento del corso verranno trattati i seguenti argomenti:

• introduzione ai principi contabili IAS/IFRS,
• il processo di omologazione all’interno dell’ordinamento italiano;
• il Conceptual Framework.

Verranno poi trattati nel dettaglio i seguenti principi contabili:

• IAS 1
• IAS 7
• IAS 8
• IAS 10
• IAS 16
• IAS 19
• IAS 23
• IAS 32
• IAS 36
• IAS 37
• IAS 40
• IFRS 3
• IFRS 9
• IFRS 10
• IFRS 13
• IFRS 16

Si rappresenta come i principi contabili che verranno affrontati durante il Corso potranno subire

delle variazioni.

Esame orale

«Principi contabili internazionali: temi e applicazioni», a cura di Di Lazzaro, Fabi,

Tezzon - 2023

Scopo del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti statistici necessari per l'analisi di dati socioeconomici e delle relazioni causali tra di essi. Dopo una introduzione ai concetti fondamentali di calcolo delle probabilità e inferenza, il programma si concentra sull'analisi degli effetti causali di una o più variabili su un fenomeno di interesse e, in particolare, sul modello di regressione lineare.

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
Parte I: Metodi statistici per l'economia

o I dati e la loro raccolta:

• Dati economici
• Fonti dei dati
• Tipologie di dati
• Introduzione al campionamento

o Probabilità:

• Introduzione alla probabilità
• Spazio campionario
• Variabili casuali
• Distribuzioni di probabilità

o Inferenza:

• Campionamento casuale
• Stimatori
• Intervalli di confidenza
• Verifica di ipotesi

o Modelli di regressione:

• Regressione lineare semplice e multipla
• Proprietà dei coefficienti di regressione
• Diagnostica del modello
• Analisi di collinearità
• Cenni all'ANOVA

Parte 2: Statistica per l'ambiente e la società

• Introduzione alla programmazione statistica con R, R Studio e R Markdown.
• Statistiche descrittive e rappresentazioni grafiche con applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali.
• Il modello di regressione lineare e applicazioni in R con applicazioni su dataset ambientali..

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'

• Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno i fondamenti del ragionamento statistico e alcune tecniche avanzate di analisi dei dati per lo studio e l’interpretazione dei fenomeni in ambito socio-economico, aziendale e finanziario e ambientale.Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica esplorativa, le regole del calcolo delle probabilità, nonché le procedure dell’inferenza statistica. Il corso mira a fornire le competenze necessarie per cogliere e descrivere l’informazione rilevante contenuta nei dati, tra cui il calcolo di indicatori sintetici, la costruzione di appropriate rappresentazioni grafiche, nonché la stima dei parametri di una popolazione d’interesse, valutandone appropriatamente il margine di incertezza.Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno la capacità di formalizzare i problemi d’indagine utilizzando il linguaggio statistico-probabilistico ed acquisiranno gli strumenti necessari per risolverli autonomamente con un giudizio critico fondato sull’elaborazione dei dati e la preparazione di un progetto per l'esame.Abilità comunicative: gli studenti consolideranno l’approccio quantitativo alla base del pensiero economico e ambientalista, utilizzando l’evidenza statistica a supporto delle decisioni.Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire la formazione nelle discipline economiche, sociali e di scienze ambientali, approcciandosi ai corsi avanzati dell’area matematico-statistica con un più solido background scientifico.
• Testi di riferimento: G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Per gli studenti frequentanti è prevista l'elaborazione di un progetto di analisi di dati su argomenti scelti del programma scelti a piacere che viene discussa in sede d'esame illustrando le parti del progetto tramite una presentazione a schermo. Il progetto può essere sviluppato e presentato singolarmente o a gruppi di numerosità fino a tre. Ad integrazione del progetto gli studenti dovranno rispondere a domande su argomenti che non sono stati trattati nell'elaborazione del progetto. Durante le lezioni del corso gli studenti possono ottenere alcuni punti addizionali (al massimo 5 punti in totale) da sommare al voto finale sulla base di interventi, risoluzione di esercizi in aula, discussione su argomenti del programma.

Gli studenti non frequentanti potranno sviluppare un progetto con domande integrative come previsto per gli studenti frequentanti, oppure potranno optare per una prova orale in cui saranno sottoposti a domande sul programma in numero maggiore rispetto a quelle previste nella modalità d'esame per studenti frequentanti.

Gli studenti devono dimostrare di aver acquisito una sufficiente conoscenza degli argomenti teorici, essere in grado di eseguire elaborazioni statistiche e di interpretare correttamente i risultati.

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin.

Cicchitelli G, D'Urso P, Minozzo M, Statistica - Principi e Metodi, Pearson (quarta edizione).

Modulo: METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
N/D
Modulo: STATISTICA PER L'AMBIENTE E LA SOCIETA'
N/D

Il corso approfondisce il tema delle strategie d'impresa, a partire dall'analisi strategica, alle strategie adottabili sul mercato, fino ad un approfondimento specifico sulle strategie di sostenibilità adottabili sul mercato (in linea con le finalità di uno dei curricula della laurea magistrale).

Sono obiettivi specifici per gli studenti:

• Conoscenza delle strategie d'impresa, e dei processi di loro definizione (analisi strategica, strategie di business e di corporate, strategie innovative, alleanze strategiche). Approfondimento sulle strategie di sostenibilità adottabili dalle imprese, anche in relazione ai cambiamenti del quadro normativo, e sui nuovi trend digitali adottabili dalle imprese
• Applicazione dei principali strumenti di analisi strategica e casistiche di azioni adottabili da parte delle imprese; approfondimento sugli strumenti di project management quale opportunità per gestire le innovazione e i processi strategici d'impresa
• Sviluppo della capacità critica degli studenti rispetto alle tematiche trattate delle strategie d'impresa, attraverso lettura di ricerche e casi empirici
• Apprendimento sulla gestione empirica attraverso testimonianze realizzate direttamente da manager di imprese

Il corso mira a fornire agli studenti le competenze teoriche e le capacità di analisi fondamentali nell’ambito delle strategie d’impresa. In modo specifico sono fornite indicazioni teoriche e applicative sugli strumenti, approcci e processi che le imprese possono adottare per ottenere sul mercato un vantaggio competitivo. Viene poi posta attenzione alla dimensione delle strategie innovative e di come queste possono permettere l’ottenimento di un vantaggio competitivo. Infine, una trattazione specifica sarà destinata alle strategie di sostenibilità che possono essere adottate dalle imprese.

Parte 1 – Fondamenti di strategic management

• Definizione della “strategia d’impresa”
• Analisi dell’ambiente esterno e analisi dell’ambiente interno
• Strategie di business e strategie a livello corporate
• Strategie internazionali
• Le alleanze strategiche
• Strategie competitive

Parte 2 – Le strategie innovative

• Fondamenti dell’innovazione
• Elaborazione di una strategia di innovazione tecnologica
• Implementazione di una strategia di innovazione tecnologica
• Fondamenti e metodologie di gestione del project management
• Fondamenti di Project Management

Parte 3 – Sistemi informativi e strumenti digitali

• Combinazione strategia-tecnologia: il ruolo strategico dei sistemi informativi
• Principali trend digitali
• Rivoluzione digitale e Industry 4.0: le opportunità per le imprese

Parte 4 – Sostenibilità e strategia

• Strategia, società ed etica d’impresa
• Sostenibilità e posizionamento strategico delle imprese
• Parte 1: impegno di 30 ore di lezioni

(comprensive di testimonianze aziendali) + 70 ore di studio

• Testi di riferimento: - Slide

caricate; - Dyer

J, Godfrey P, Jensen R, Pastore A. (2018),

• Parte 2: impegno di 22 ore di lezioni

(comprensive di testimonianze aziendali) + 55 ore di studio

• Testi di riferimento: - Slide

caricate; - Shilling

& Izzo (2022). - Arcuri M. (2021).

• Parte 3: impegno di 6 ore di lezioni

(comprensive di testimonianze aziendali) + 10 ore di studio

• Testi di riferimento: - Slide caricate- Valacich J, Schneider C, Hashim M., Carignani A, Gemmo V, Rajola F. (2024).
• Parte 4: impegno di 8 ore di lezioni (comprensive di testimonianze aziendali) + 12 ore di studio
• Testi di riferimento: - Slide caricate; - Rizzi F., Annunziata E. (2018).
• Discussione articoli e casi studio: 6 ore attività d'aula

La prova di esame sarà unica a fine corso ed effettuata in forma orale.

Le domande potranno riguardare tutte le parti che compongono il programma. Nel corso della prova orale saranno rivolte agli studenti mediamente 3-4 domande, e sarà valutata sia la conoscenza degli argomenti esposti, sia la capacità di ragionamento su tali tematiche.

Per studenti frequentanti: nella parte finale del corso potranno essere discussi casi studio e articoli scientifici, e quanto emerso nel corso della discussione sarà parte della valutazione finale.

• Slide del corso disponibili su e-learning Moodle2
• Dyer J, Godfrey P, Jensen R, Pastore A. (2018), Strategic management – principi e applicazioni – Isedi editore – Capp. Da 1 a 7; Cap. 9; Cap. 12; Cap. 13
• Shilling M. e Izzo F. (2022). Gestione dell’Innovazione (V edizione) - McGraw Hill Cap. 1 (leggere); Cap. 2 (con esclusione del § 2.4); Cap. 3; Cap. 4 (con esclusione del § 4.4); Cap. 5 (§§ 5.1, 5.2 e 5.3); Cap. 7; Cap. 8; Cap. 9; Cap. 11; Cap. 12 (con esclusione dei §§ 12.6 e 12.7)
• Valacich J, Schneider C, Hashim M., Carignani A, Gemmo V, Rajola F. (2024). Sistemi informativi e trend digitali (II edizione) – Pearson. Capitolo 1; Capitolo 2 (solo § 2.1 con i relativi sottoparagrafi)
• Arcuri M. (2021). Il project management. Conoscenze, strumenti e tecniche in accordo con la UNI ISO 21502:2021 – Tangram Edizioni Scientifiche
• Rizzi F., Annunziata E. (2018). Sostenibilità e posizionamento strategico delle imprese. Prospettive teoriche e operative nella definizione delle strategie ambientali – FrancoAngeli
• Dyer J, Godfrey P, Jensen R, Pastore A. (2018), Strategic management – principi e applicazioni – Isedi editore – Capp. Da 1 a 7; Cap. 9; Cap. 12; Cap. 13
• Shilling M. e Izzo F. (2022). Gestione dell’Innovazione (V edizione) - McGraw Hill Cap. 1 (leggere); Cap. 2 (con esclusione del § 2.4); Cap. 3; Cap. 4 (con esclusione del § 4.4); Cap. 5 (§§ 5.1, 5.2 e 5.3); Cap. 7; Cap. 8; Cap. 9; Cap. 11; Cap. 12 (con esclusione dei §§ 12.6 e 12.7)
• Valacich J, Schneider C, Hashim M., Carignani A, Gemmo V, Rajola F. (2024). Sistemi informativi e trend digitali (II edizione) – Pearson. Capitolo 1; Capitolo 2 (solo § 2.1 con i relativi sottoparagrafi)
• Arcuri M. (2021). Il project management. Conoscenze, strumenti e tecniche in accordo con la UNI ISO 21502:2021 – Tangram Edizioni Scientifiche
• Rizzi F., Annunziata E. (2018). Sostenibilità e posizionamento strategico delle imprese. Prospettive teoriche e operative nella definizione delle strategie ambientali – FrancoAngeli

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti apprenderanno le metodologie elaborate dalla “Economia Aziendale” e applicate dalla prassi professionale per definire il modello teorico più indicato per la valutazione d’azienda rispetto al business case loro presentato.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di collaborare attivamente a progetti, a matrice professionale, in ordine alla valutazione economico di aziende/rami di aziende, nel più ampio contesto di operazioni di tipo straordinario.

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno autonomo grado di giudizio rispetto al business case loro presentato.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno autonome capacità comunicative, da implementare poi nel corso di un graduale ingresso nel mondo professionale.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di collocare il bagaglio di conoscenze acquisite nella Laurea Triennali ad un più elevato livello, funzionale alla loro proiezione lavorativa nello scenario professionale che li attende.

L’obiettivo del corso è quello di fornire allo studente gli strumenti adeguati a poter acquisire la conoscenza dei principi e delle metodologie di valutazione delle aziende nonché di stimolare la capacità di applicare, con un approccio critico, tali metodologie valutative.

Il corso aspira a fornire allo studente gli strumenti adeguati a poter comprendere le disposizioni della prassi consolidata in materia e poter sviluppare, anche in assenza di disposizioni specifiche, soluzioni adeguate per giungere ad una determinazione accurata del valore economico delle aziende.

Il corso si soffermerà sugli approcci adottati dagli analisti finanziari, società di investimenti, banche d’affari, società di consulenza e professionisti nella valutazione d’azienda nell’ambito delle diverse operazioni aziendali.

I risultati dell’apprendimento attesi possono essere così declinati:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding)

lo studente avrà acquisito conoscenze in materia di tecniche di valutazione e saprà sviluppare conoscenze di base per la comprensione delle stesse

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

lo studente saprà applicare le conoscenze acquisite, attraverso esercitazioni e casi sugli argomenti oggetto del corso

Autonomia di giudizio (making judgements)

lo studente sarà in grado di effettuare autonome valutazioni sui principi e tecniche di valutazione d'azienda

Abilità comunicative (communication skills)

lo studente sarà in grado di comunicare in forma scritta i risultati delle proprie valutazioni e analisi.

Capacità di apprendimento (learning skills)

lo studente avrà sviluppato capacità di apprendimento autonome e non standardizzate, finalizzate ad affrontare in maniera rigorosa e con un approccio critico, ma costruttivo e risolutivo, le problematiche aziendali osservate sotto il profilo quantitativo

I principali argomenti esaminati sono i seguenti:

• La valutazione dell'azienda: finalità e ambiti applicativi
• Le varie configurazioni di capitale
• Il Giudizio Integrato di Valutazione: la base informativa
• L’attività dell’esperto
• I principi di valutazione: PIV e IVSC
• Problematiche comuni alle diverse metodologie: il costo del capitale di rischio ed il WACC; il tasso di crescita g; la normalizzazione del reddito e dei flussi di cassa attesi
• L'informazione patrimoniale
• Il patrimonio intangibile
• Il metodo reddituale
• Il metodo misto
• Il metodo finanziario
• I criteri relativi: metodo dei multipli di borsa e delle transazioni comparabili.

Casi pratici di valutazione:

• La valutazione delle partecipazioni: premi di maggioranza e gli sconti di minoranza
• La valutazione delle start up
• La valutazione delle aziende in crisi
• Le operazioni di M&A e la creazione di valore: le sinergie
• Il processo di acquisizione e il ruolo della due-diligence
• La valutazione degli intermediari finanziari

Il contenuto del corso verrà suddiviso in più blocchi di lezione:

I blocco (10 ore):

Il concetto di valore d’azienda: le diverse configurazioni di capitale e di valore, finalità e ambiti di applicazione.

II blocco (18 ore):

Il Processo di valutazione: il giudizio integrato di valutazione

III blocco (34 ore):

I diversi metodi di valutazione.

IV blocco (10 ore):

Analisi dei casi

Trentesimi

Corbella S, Liberatore G., Tiscini R., “Manuale di valutazione d’Azienda”, Mc Graw, 2020

Morrone C. (2022), Il ruolo del capitale economico nel governo dell’azienda, Collana di studi economico-aziendali «E. Giannessi», Giuffrè (ISBN 978-88-28-84951-3)

Organismo Italiano di Valutazione, “Principi Italiani di Valutazione”, Egea, 2015

Corbella S, Liberatore G., Tiscini R., “Manuale di valutazione d’Azienda – approfondimenti su profili applicativi e ambiti professionali”, Mc Graw, 2020

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti saranno in grado di comprendere i fondamenti del contrattualistica pubblica, prendendo come punto di riferimento essenziale il Codice dei contratti pubblici di lavori, servizi e forniture introdotto con D.Lgs. 12/04/2016 n. 50.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di leggere e comprendere nei suoi elementi fondamentali un testo normativo, e, segnatamente, la disciplina prevista nel Codice dei contratti, le pronunce giurisprudenziali e l’essenziale documentazione inerenti la materia (bando di gara, lettera di invito, offerta, DGUE, contratto di appalto).

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno un’autonoma capacità di giudizio, in una prospettiva teorica e pratica, sui fondamenti della contrattualistica pubblica e sui rapporti tra stazione appaltante, concorrenti e affidatario del contratto o della concessione.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno l’attitudine al ragionamento giuridico e la capacità di argomentazione sui fondamenti del contrattualistica pubblica.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire nel loro percorso di studi e, in particolare, di affrontare gli altri insegnamenti dell’ambito disciplinare giuridico grazie alla conoscenza dei fondamenti del diritto dei contratti della pubblica amministrazione.

Conoscenza e capacità di comprensione: gli studenti saranno in grado di comprendere i fondamenti del contrattualistica pubblica, prendendo come punto di riferimento essenziale il Codice dei contratti pubblici di lavori, servizi e forniture introdotto con D.Lgs. 12/04/2016 n. 50.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli studenti saranno in grado di leggere e comprendere nei suoi elementi fondamentali un testo normativo, e, segnatamente, la disciplina prevista nel Codice dei contratti, le pronunce giurisprudenziali e l’essenziale documentazione inerenti la materia (bando di gara, lettera di invito, offerta, DGUE, contratto di appalto).

Autonomia di giudizio: gli studenti svilupperanno un’autonoma capacità di giudizio, in una prospettiva teorica e pratica, sui fondamenti della contrattualistica pubblica e sui rapporti tra stazione appaltante, concorrenti e affidatario del contratto o della concessione.

Abilità comunicative: gli studenti svilupperanno l’attitudine al ragionamento giuridico e la capacità di argomentazione sui fondamenti del contrattualistica pubblica.

Capacità di apprendere: gli studenti saranno in grado di proseguire nel loro percorso di studi e, in particolare, di affrontare gli altri insegnamenti dell’ambito disciplinare giuridico grazie alla conoscenza dei fondamenti del diritto dei contratti della pubblica amministrazione.

CAPITOLO 1 (SOLO I PARAGRAFI INDICATI )

L’ATTIVITÀ CONTRATTUALE DELLE PUBBLICHE AMMINISTRAZIONI

1. L’attività contrattuale della p.a.: nozioni introduttive

2. I principi dell’attività contrattuale della p.a.

3. Le opere e i lavori pubblici

4. I servizi e le forniture

5. I sistemi diretti per la realizzazione delle opere, servizi e forniture

6. Le esternalizzazioni

6.1. L’appalto

6.2. Il general contractor come forma peculiare dell’appalto

6.3. I contratti di partenariato pubblico privato

6.4. La concessione di lavori e servizi

6.5. Il project financing: la realizzazione di opere pubbliche da parte di soggetti privati

7. Le stazioni appaltanti

8. I settori speciali

CAPITOLO 2 ESCLUSO

CAPITOLO 3 (solo il primo paragrafo)

I PRESUPPOSTI PER LA REALIZZAZIONE DI CONTRATTI PUBBLICI

1. Il responsabile unico del progetto

CAPITOLO 4

I SOGGETTI PARTECIPANTI ALLE GARE. REQUISITI E SISTEMA DI QUALIFICAZIONE

1. I soggetti partecipanti alle gare

2. I requisiti di partecipazione

3. I requisiti speciali

4. Il sistema di qualificazione

5. L’avvalimento

CAPITOLO 5

LE PROCEDURE DI SCELTA DEL CONTRAENTE

1. Le procedure di scelta del contraente

2. Le procedure aperte

3. Le procedure ristrette

4. Le procedure negoziate

5. Il dialogo competitivo

6. Il partenariato per l’innovazione

7. La procedura negoziata senza la pubblicazione di un bando

8. Consultazioni preliminari di mercato

9. Le clausole ambientali e sociali

10. Gli accordi quadro

11. La pubblicità e la trasparenza degli atti delle procedure

CAPITOLO 6

L’OFFERTA, I CRITERI DI AGGIUDICAZIONE E LO SVOLGIMENTO DELLA GARA

1. L’offerta e le garanzie

2. I termini di presentazione delle offerte

3. I criteri di aggiudicazione

3.1. L’offerta economicamente più vantaggiosa

3.2. Il criterio del minor prezzo

4. La commissione di gara

5. Lo svolgimento della gara e il soccorso istruttorio

6. La valutazione delle offerte anomale

7. L’accesso agli atti

8. L’aggiudicazione e i controlli

CAPITOLO 7 ESCLUSO

CAPITOLO 8

I CONTRATTI SOTTO SOGLIA

1. I contratti sotto soglia europea

2. I principi in materia di contratti sotto soglia

3. L’affidamento diretto, la procedura negoziata e l’amministrazione diretta

4. I contratti di somma urgenza

CAPITOLO 9 (escluse le pagg da 271 a 284)

ESECUZIONE DEL CONTRATTO

5. Le modifiche contrattuali e le varianti

6. Il subappalto e la cessione del contratto

7. La contabilità nei contratti e le riserve

8. Il corrispettivo e i meccanismi di adeguamento dei prezzi

9. Il collaudo e la verifica di conformità

10. Lo scioglimento del contratto

10.1. Il recesso

10.2. La risoluzione

CAPITOLO 10

LA RISOLUZIONE DELLE CONTROVERSIE

1. Gli strumenti di risoluzione delle controversie alternativi alla giurisdizione

1.1. L’accordo bonario

1.2. La transazione

1.3. L’arbitrato

2. Il Collegio consultivo tecnico

3. La tutela giurisdizionale dinanzi al giudice amministrativo

• si
• Testi di riferimento: si

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova orale della durata di circa 30/40 minuti, è organizzata attraverso un certo numero di domande finalizzate a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Nella valutazione dell'esame la determinazione del voto finale terrà conto di alcuni elementi, come ad esempio: il livello e la qualità della conoscenza degli argomenti trattati; la capacità di analizzare un tema in modo critico, la capacità di applicare teorie e concetti ai contesti e l’utilizzo di un lessico appropriato alla disciplina oggetto di studio.

Manuale dei contratti pubblici di Ruggiero Dipace (solo le parti indicate nel programma)

Anno di pubblicazione 2025 (in corso di pubblicazione)

Gli studenti apprenderanno i principi, la struttura e il funzionamento del sistema tributario per quanto attiene la fase di attuazione, inclusa l'istruttoria, l'accertamento, la riscossione, le sanzioni e infine il giudizio tributario.

La struttura della fattispecie impositiva

Gli effetti della fattispecie impositiva

I soggetti

Le vicende delle situazioni giuridiche soggettive

I modelli teorici relativi alla fase di attuazione del tributo: il procedimento amministrativo tributario

I principi generali della fase di attuazione del tributo

La dichiarazione tributaria e gli altri obblighi strumentali

La fase istruttoria

La fase e le attività di accertamento: i metodi

L'atto di accertamento

La fase della riscossione

Il rimborso

Le sanzioni amministrative

Le sanzioni penali tributarie

Il processo tributario

L'IRPEF

L'IRES

Il reddito d'impresa

Tassazione internazionale dei redditi e criteri di collegamento

Fiscalità internazionale delle imprese

Fiscalità dei gruppi

Territorialità nell'IVA

Le conoscenze acquisite saranno valutate mediante un esame orale nel quale saranno sottoposte allo studente tre domande su differenti parti del programma di esame, alle quali si chiede di rispondere dimostrando conoscenza degli istituti e capacità di loro collocamento sistematico e funzionale

F. Paparella, Lezioni di diritto tributario, CEDAM, 2025 Capp. X-XXIV

A. Fantozzi - F. Paparella, Lezioni di diritto tributario dell'impresa, CEDAM, 2019, Capp. II-IV-IX-X-XIII

Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di analizzare il ruolo del marketing nell’attuale ambiente socio-economico e nell’impresa, di definire i principi fondanti del marketing management, di esaminare i principali strumenti per l’analisi di mercato, per la definizione delle strategie di marketing, per l’attuazione dei piani di marketing.

Conoscenza e capacità di comprensione

Il corso si propone di trasferire la conoscenza degli strumenti teorici e metodologici per analizzare i mercati, comprendere i comportamenti dei consumatori, interpretare le dinamiche competitive e conoscere le principali leve del marketing mix, dalla progettazione dell’offerta alla gestione delle politiche di prezzo, distribuzione e comunicazione.

Capacità applicative

Il corso consentirà di mettere in pratica le conoscenze acquisite attraverso l’analisi di casi concreti, sviluppando competenze nella segmentazione della domanda, nella definizione delle strategie di posizionamento e nella progettazione di piani di marketing. Attraverso il project work proposto durante il corso, si potranno applicare le nozioni teoriche proposte in aula e sviluppare capacità di analisi del contesto competitivo, di pensiero strategico e di sviluppo di iniziative operative.

Autonomia di giudizio

Il corso si propone di sviluppare la capacità di valutare criticamente le scelte di marketing delle imprese, identificandone i punti di forza e di debolezza e formulando proposte coerenti con le condizioni del mercato e con le metriche di performance disponibili.

Abilità nella comunicazione

il corso stimolerà la capacità di esporre in modo chiaro ed efficace analisi, decisioni e strategie di marketing, utilizzando un linguaggio tecnico adeguato e sapendo interagire con interlocutori sia accademici sia professionali.

Capacità di apprendere

Attraverso il ricorso a numerosi esempi, case histories e testimonianze, gli studenti potranno studiare in modo autonomo, ricorrendo a esempi personali che dimostrino l’assimilazione dei concetti teorici approfonditi in aula.

IMPORTANTE: il corso si rivolge agli studenti e alle studentesse iscritt* al curriculum Marketing che non hanno sostenuto l’esame di Marketing nell’ambito del percorso formativo della laurea triennale. Si tratta di un corso base di Marketing e, proprio per questo, l’esame non potrà essere sostenuto da chi ha già avuto modo di approfondire questi argomenti in precedenza (il controllo sarà fatto dalla Segreteria Didattica).

Impresa e mercato

Il marketing nella società e nell’economia

Il marketing nell’impresa (solo per non frequentanti)

Analisi competitiva

Marketing intelligence

Analisi della concorrenza

La domanda

Il consumatore e la segmentazione

Strategia di marketing

Definizione del business

Strategia per il posizionamento competitivo

Progettazione strategica della product offering

Il sistema prodotto

Il brand system

Il posizionamento di prezzo

Le scelte distributive

La product offering nei servizi

La gestione della product offering

Corporate and marketing communication

Gli strumenti della comunicazione di marketing

La gestione del prezzo

Gestone del canale e trade marketing

Gestione delle vendite e delle relazioni con i clienti (cenni)

Customer experience (cenni)

Il management del marketing

Gli obiettivi e le metriche

Il piano di marketing (solo per i non frequentanti)

Focus

Retail marketing

Marketing internazionale (solo per i non frequentanti)

L'esame di Market Driven Management (9 CFU) mira ad accertare il possesso delle conoscenze teoriche trasmesse durante il corso e la capacità di analisi critica sviluppata dagli studenti.

In particolare, l’esame consiste in un colloquio orale durante il quale saranno valutati, oltre alla conoscenza degli aspetti teorici, l’utilizzo appropriato dei termini tecnici e la capacità di interpretare gli stimoli di marketing in modo critico attraverso casi ed esempi.

VALUTAZIONE PROGETTI: Per gli studenti frequentanti, la valutazione finale terrà conto del punteggio conseguito a seguito della partecipazione al project work svolto durante il corso (da 0 a 3 punti).

Il programma del corso di Market Driven Management prevede lo studio del seguente testo:

• Mattiacci A., Pastore A. (2021), “Marketing. Il management orientato al mercato”, Hoepli, Milano. – Seconda edizione, esclusi i capitoli: 18 (Gestione delle vendite e delle relazioni con i clienti), 19 (La customer experience).

Gli studenti frequentanti e gli studenti Erasmus sono esonerati anche dallo studio dei paragrafi 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, capitoli 4 (L’analisi della concorrenza), 21 (Il piano di marketing), 23 (Marketing internazionale) e di tutti i case study presentati nei box del manuale.

Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di coadiuvare le sue conoscenze storiche con quelle più specifiche per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

In funzione dell'attività scelta dallo studente

• La programmazione del corso è gestita dal tutor dell’industria

(scelta su JobSoul) in collaborazione del docente guida scelto dallo studente

Giudizio di idoneità Verbalizzazione eseguita solo dopo la conferma del docente guida