STRUMENTI COMPUTAZIONALI PER L'ECONOMIA

Il corso è obbligatorio e fornisce conoscenze di programmazione e abilità relative all'uso di pacchetti di calcolo, analisi di dati e visualizzazione. Competenze computazionali di alto livello sono necessarie al laureato per comprendere e analizzare quantitativamente problemi e questioni economiche, finanziarie e gestionali.

Il corso si sofferma su problemi economici di rilevanza pratica che richiedono soluzione numerica o analisi/discussione quantitativa. Si farà uso prevalentemente di R (software molto potente e diffuso, liberamente scaricabile da http://cran.r-project.org/ o https://www.rstudio.com/ ).

a) Conoscenze:
- definizione del problema matematico/tecnica da usare;
- selezionare lo strumento appropriato per affrontare il problema;
- conoscere quale funzione/pacchetto di R utilizzare per il problema dato.

b) Abilità:
- scrivere brevi codici funzionanti per risolvere un problema e, qualora possibile, produrre grafici significativi e rappresentazioni dei dati oggetto di esame;
- capacità di usare e fornire gli input adeguati alle funzioni di R utilizzate per risolvere il problema;
- capacità di gestire errori logici e di sintassi e di valutare il senso complessivo della soluzione numerica.

c) Competenze:
- abilità di comprendere (alcuni) aspetti rilevanti del problema, di usare il software per ottenere una soluzione computazionale e di valutare il significato e l'affidabilità del risultato.

Propedeuticità obbligatoria: vedi http://www.unive.it/pag/203/

Il corso ha una connotazione pratica che prevale sulla trattazione teorica. Lo studente deve aver superato Matematica (corso di primo anno). Qualche familiarità con la programmazione e l'uso dei computer è utile. Esempi e problemi saranno tratti da altri corsi economici e quantitativi seguiti in precedenza.

Il corso affronta i seguenti argomenti:

1) Introduzione a R (installazione, la console, defaults, input/output)
2) Grafici e soluzioni di equazioni (ad esempio, per determinare tassi di rendimento o quote di mercato ed eguagliare costi e ricavi marginali)
3) Function, cicli (for) e istruzioni condizionate (if) in R
4) Determinazione di massimi e minimi, ottimizzazione libera e vincolata (ad esempio, per trovare la produzione ottima, prezzi e quantità in presenza di vincoli di bilancio)
5) Il modello state preference e algebra lineare (che consente, ad esempio, di verificare la presenza di arbitraggi in un modello di mercato finanziario semplificato)
6) Cenni di simulazione (per valutare esiti affetti da casualità e la loro variabilità)
7) Utilizzo di R per la regressione lineare
8) Cenni all'utilizzo di R per l'analisi statistica descrittiva

La partecipazione attiva è fondamentale e molta pratica al computer è richiesta per sfruttare adeguatamente un approccio computazionale alle decisioni e alla soluzione dei problemi.

Appunti delle lezioni; sessioni commentate di R fornite dal docente.

Letture consigliate: "The R Guide" by Jason Owen, http://cran.r-project.org/doc/contrib/Owen-TheRGuide.pdf (altri manuali, anche in italiano, si trovano at https://cran.r-project.org/ )

La valutazione si basa su un esame scritto e personalizzato che si tiene in un'aula computer, somministrato con la modalità quiz di Moodle, della durata di 65 minuti.
L'esame consiste in un test Moodle con domande completamente randomizzate e prevede l’utilizzo di R o Rstudio (a scelta dello studente) per la risoluzione. L’esame comprende 16 domande a scelta multipla o con una risposta numerica. Tutte le domande hanno lo stesso peso; vengono attribuiti 2 punti per ogni risposta corretta, 0 punti per le risposte errate o mancanti e non vi sono penalità per le risposte lasciate in bianco. L’esame viene superato conseguendo almeno 18 punti.
Il docente si riserva, a sua sola discrezione, il diritto di chiedere un esame orale supplementare dopo il test.

Corso frontale con lezioni, esercitazioni al computer (portate il vostro laptop con voi fin dalla prima lezione!), esercizi personalizzati da svolgere a casa.
Il corso si avvale anche di materiali didattici disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo moodle.unive.it.

Link, materiali, annunci e dispense sono disponibili sulla piattaforma di elearning di Ca' Foscari, http://moodle.unive.it/

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