Corsi di Studio del Dipartimento di Economia e Statistica "Cognetti de Martiis"

L’insegnamento si propone, coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni, di:

• Illustrare i tipi di spiegazione adottati nella scienza economica e di analizzare la natura dei ragionamenti che la contraddistinguono, valorizzando l'evoluzione della teoria economica e  gli aspetti che hanno contribuito a rendere la teoria economica sempre più applicata.
• Fornire agli studenti le conoscenze teoriche di base della teoria dei grafi necessarie per effettuare modellizzazioni di semplici problemi che coinvolgano, tra le altre cose, rappresentazioni di dati.
• Fornire agli studenti le conoscenze teoriche e applicative di base della teoria dei Big data valorizzando le principali sfide aperte con l’avvento dei Big Data in ambito statistico ed econometrico.

Al termine dell’insegnamento e coerentemente con gli obiettivi formativi sopraenunciati, lo studente dovrà:

• Riconoscere i principali dibattiti contemporanei sulla natura e la metodologia dell’economia, identificare le connessioni che fra di essi si possono instaurare, nella consapevolezza delle controversie tra le diverse scuole di pensiero.
• Conoscere le basi della teoria dei grafi e di applicarle per la modellizzazione di semplici problemi impiegando opportunamente la terminologia scientifica asssociata. 
• Conoscere le sfide aperte in ambito statistico ed econometrico dall'avvento dei Big data e comprendere come gestire questi ultimi in ambito economico ricorrendo all'uso anche dei grafi.

Prima parte (storia del pensiero economico - Prof.ssa Ambrosino)

• L'approccio marginalista e l'uso della matematica in economia;
• L'analisi dei dati nella teoria economica: dalla scuola istituzionalista all'economia applicata;
• L'economia e le altre discipline sociali.

Seconda parte (teoria dei grafi - Prof.ssa Settepanella)

• Concetti introduttivi: grafi e tipi speciali di grafi (cap 1.1);
• Distanza nei grafi: definizioni e alcune proprietà; matrici e loro relazione con i grafi (cap 1.2);
• Alberi: definizione ed esempi; proprietà degli alberi, alberi ricoprenti e loro enumerazione (cap 1.3);
• Cammini, Circuiti, Cammini semplici e Cicli: i Ponti di Konigsberg; Cammini Euleriani ed Hamiltoniani (cap 1.4);
• Planarità: definizioni ed esempi, Formula di Eulero, Poliedri Regolari e Teorema di Kuratowski (cap 1.5);
• Colorazioni: definizioni, numero cromatico, problema dei quattro colori e polinomi cromatici (cap 1.6);
• Abbinamenti: definizioni, Teorema di Hall e abbinamenti perfetti (cap 1.7).

Terza parte (big data - Prof.ssa Nava)

• Definizione di big data;
• Quali sfide per la statistica e l’econometria;
• L’uso dei grafi per l’analisi dei Big data.

L’insegnamento è composto da 36 ore di cui 12 per la prima parte L’erogazione dell’insegnamento è on-line sulla piattaforma StartUniTO e sarà accessibile da Settembre. Gli studenti potranno liberamente registrarsi al corso e fruirne con i tempi e i modi a loro più consoni. 

La modalità di verifica dell’apprendimento è tramite seminario. Allo studente verrà assegnato o chiesto di scegliere un argomento su cui preparare un seminario della durata massima di 15 minuti da presentare alle docenti unitamente a un set di slides (da consegnare almeno 7 giorni prima della presentazione concordata).