Codice insegnamento

4S00522

Docente

Luigi Grossi

Coordinatore

Luigi Grossi

Crediti

9

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA

Periodo

primo semestre magistrali dal 30-set-2019 al 20-dic-2019.

Orario Lezioni Moodle Seminari

Obiettivi formativi

In accordo con gli obiettivi formativi del CdS in "Marketing e comunicazione d'impresa", il corso esamina le principali fonti di dati ufficiali e le principali tecniche di campionamento per la raccolta dei dati. Infine viene analizzato il modello di regressione lineare per l'analisi dei dati raccolti e per la previsione delle vendite. Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di possedere gli strumenti statistici per lo svolgimento di una ricerca di mercato seguendo le sue fasi essenziali: definizione degli obiettivi, analisi delle fonti secondarie interne ed esterne all'azienda, predisposizione del piano di campionamento e selezione delle unità statistiche, raccolta dei dati, controllo di qualità ed elaborazione dei dati, predisposizione del rapporto finale. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di conoscere lo strumento basilare di ogni analisi statistica di causalità: il modello di regressione lineare.

Programma

1. Le ricerche di mercato.
- Definizione, scopi e limiti
- Gli ambiti delle ricerche di mercato
- Le metodologie statistiche applicabili
- Le fasi di una ricerca di mercato

2. Le fonti informative per le analisi di mercato:
- Fonti primarie e secondarie.
- Fonti secondarie interne e fonti secondarie esterne.
- Le fonti statistiche ufficiali.
- Le banche dati (Infocamere, Cerved, AIDA, ecc.)
- I dati di agenzia (GfK-Eurisko, ACNielsen Italia)
- Le indagini di mercato continuative (panel)

3. Campionamento probabilistico e non probabilistico.
- Alcuni concetti base relativi al processo di stima
- Lo schema di campionamento
- Le tecniche di campionamento probabilistico
- Le tecniche di campionamento non probabilistico
- L'errore campionario e l'errore non campionario

4. Il questionario e le tecniche di intervista.
- L'autocompilazione
- La compilazione assistita
- La rilevazione mediante computer

5. Il modello di regressione e le previsioni delle vendite.
- Definizione del modello di regressione semplice ed ipotesi di base
- La stima dei parametri e ipotesi sulla significatività
- L'analisi dei residui
- La verifica della bontà di adattamento
- La regressione per la stima del trend
- Scelta del trend ottimale
- La previsione delle vendite con il modello di regressione

Le lezioni verranno svolte frontalmente favorendo l'interazione con gli studenti in aula attraverso la discussione di casi concreti. E' prevista inoltre la presentazione di brevi casi aziendali da parte degli studenti attraverso la soluzione di esercizi. Tutte le slides proiettate durante le lezioni verranno rese disponibili sulla piattaforma e-learning prima dell'inizio del corso. Per tale motivo gli studenti sono invitati ad iscriversi alla pagina e-learning dell'insegnamento. Le lezioni verranno registrate. I video delle lezioni verranno resi disponibili nei giorni immediatamente successivi per permettere agli studenti di ripassare o di seguire lezioni alle quali non hanno potuto partecipare direttamente. La disponibilità dei video è estesa anche a tutti gli studenti che sono impossibilitati a frequentare per motivi lavorativi o perchè impegnati all'estero nell'ambito del programma Erasmus.

Testi consigliati
- Bassi F. (2009, I Ristampa), Analisi di mercato: Strumenti statistici per le decisioni di marketing (Edizione I), Carocci editore.
- Bracalente B. , M. Cossignani, A. Mulas (2009), Statistica Aziendale, McGraw-Hill.
- Biggeri Luigi , Matilde Bini , Alessandra Coli , Laura Grassini , M. Maltagliati (2017), Statistica per le decisioni aziendali. Ediz. mylab. Con eText, edito da Pearson Education Italia.

Modalità d'esame

In sede d’esame si valuteranno sia la preparazione dello studente sugli argomenti trattati durante il corso, sia la sua capacità di interpretare e valutare criticamente i risultati delle analisi svolte sulla base delle conoscenze acquisite.

L’esame consiste in una prova scritta su tutto il programma strutturata nel modo seguente:
- una domanda aperta (fino a 10 punti, su 30),
- due esercizi con calcoli numerici ed applicazione a casi concreti delle tecniche di stima apprese durante l'insegnamento (fino a 20 punti, su 30).
La commissione potrà richiedere un approfondimento orale per accertare la profondità e l’ampiezza delle conoscenze maturate, la proprietà di linguaggio, la capacità di collegare in forma sistemica le conoscenze.


Attività facoltativa (per studenti frequentanti)
Ad ogni studente frequentante è data la possibilità di svolgere un esercizio riguardante il programma svolto in aula.

La procedura è la seguente:

- La prenotazione da parte degli studenti avviene mediante invio di una e-mail al docente. Il termine ultimo verrà comunicato in aula.
- Assegnazione di un esercizio allo studente da parte del docente. Le presentazioni inizieranno nel mese di novembre 2019.
- Svolgimento della soluzione da parte dello studente.
- Presentazione della soluzione in aula utilizzando power point.

- Gli studenti possono organizzarsi e risolvere gli esercizi in gruppo, ma il lavoro deve essere presentato in aula INDIVIDUALMENTE.
- Per fissare la data della presentazione è necessario collegarsi ad un link che verrà indicato sulla piattaforma e-learning.
- Lo svolgimento e la presentazione danno diritto ad un bonus fino a 2/30 che andrà a sommarsi al voto riportato nello scritto, purchè il voto dello scritto sia pari a o superiore a 18/30. Il bonus potrà essere utilizzato una sola volta.
- Per l’assegnazione del bonus si terrà conto della correttezza della soluzione, della qualità della presentazione e del rigore espositivo.

La prova è FACOLTATIVA. Il mancato svolgimento di tale prova non pregiudica la possibilità di ottenere il massimo dei voti (30 e lode) che potrà essere raggiunto svolgendo l'esame secondo le modalità ordinarie (prova scritta ed eventuale orale).