• Edizioni di altri A.A.:
  • 2022/2023
  • 2023/2024

  • Lingua Insegnamento:
    ITALIANO 
  • Testi di riferimento:
    Il materiale didattico verrà reso disponibile dal docente durante il corso.

    Lo studente potrà inoltre approfondire le tematiche del corso consultando i seguenti riferimenti:
    - Quaternoni, Saleri, Gervasio (2017) Calcolo scientifico, springer.
    - Afosco, Vasconcelos (2016) Computational economics, a concise introduction, Routledge. 
  • Obiettivi formativi:
    OBIETTIVI FORMATIVI

    Il corso intende migliorare le conoscenze degli studenti relative ai modelli economici statici e dinamici sia macro che microeconomici. Verrano illustrate le difficoltà di soluzione analitica, affrontando successivamente le possibilità di soluzione per via numerica degli stessi. I metodi numerici richiesti saranno presentati durante il corso illustrando come risolvere in modo efficiente i modelli economici analizzati e fornendo le conoscenze necessarie per affrontare altri problemi con esigenze matematiche simili.
    L'obiettivo finale è quello di mettere in condizione gli studenti di poter intraprendere autonomamente l'analisi di modelli economici complessi e/o a sviluppare nuove ricerche.
    Un ulteriore obiettivo formativo del corso riguarda l'acquisizione e il consolidamento della capacità di utilizzo di uno dei software di calcolo scientifico passati in rassegna durante il corso.
    Gli insegnamenti del corso costituiscono un importante tassello per raggiungere l'obiettivo principale dell’intero corso di studi: formare esperti in scienze economiche che abbiano piena consapevolezza del funzionamento dei sistemi economico-finanziari e siano in grado di individuare, pianificare e gestire strategie idonee ad affrontare contesti in rapida trasformazione e sempre più complessi.


    RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

    Conoscenze


    Al termine del corso lo studente dovrà conoscere e comprendere gli aspetti legati alla modellistica micro e macroeconomica sia in ottica statica che dinamica.
    In ambito statico saranno affrontati i modelli di domanda e offerta di mercato, il modello di equilibrio simultaneo sul mercato dei beni e della moneta, il modello di offerta e domanda aggregata e l'ottimizzazione di portafoglio. In ambito dinamico saranno oggetto di analisi i modelli cobweb, di duopolio dinamico, di domanda aggregata e curva di Phillips, di crescita esagena ed endogena e quelli di diffusione delle conoscenze tecnologiche.
    Lo studente dovrà inoltre conoscerà le principali tecniche del calcolo scientifico che consentano la soluzione numerica dei modelli economici precedentemente citati: i metodi diretti e iterativi per la soluzione di sistemi di equazioni lineari e non lineari, la massimizzazione vincolata, la soluzione di sistemi di equazioni alle differenze e di quelle differenziali,


    Capacità di applicare le conoscenze

    Le conoscenze acquisite potranno essere applicate nella soluzione di problemi reali attraverso la capacità di elaborare algoritmi che consentano di arrivare ad una soluzione dei problemi posti. gli studenti dovranno essere in grado di implementare tali algoritmi utilizzando uno dei software di calcolo scientifico illustrati durante il corso.

    Autonomia di giudizio

    Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di decidere autonomamente quale sia lo strumento più adeguato da utilizzare per la soluzione di problemi complessi che si troverà a fronteggiare.

    Abilità comunicative


    Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di utilizzare un linguaggio appropriato nell'ambito dell'economia computazionale.

    Capacità di apprendere


    Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di apprendere autonomamente nozioni avanzate in argomenti specialistici legati all'economia computazionale e al calcolo scientifico. 
  • Prerequisiti:
    E' auspicabile che lo studente abbia conoscenze preliminari di microeconomia e macroeconomia. Non si richiede tuttavia la propedeuticità per queste discipline. 
  • Metodi didattici:
    L'attività didattica verrà erogata attraverso incontri della durata di due ore per un ammontare complessivo di 72 ore. Gli incontri saranno prevalentemente costituiti da lezioni frontali del docente, da discussioni di lavori individuali o di gruppo assegnati dal docente o esperienze laboratoriali tese al raggiungimento degli obiettivi formativi del corso.


    Qualora il quadro normativo-sanitario e le disposizioni d'Ateneo lo prevedessero, le attività didattiche e i connessi ricevimenti/gli esami di profitto potranno svolgersi in modalità telematica (totale o parziale). Per ogni ulteriore informazione e aggiornamento si rinvia alla consultazione del portale d'Ateneo. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    La verifica della preparazione degli studenti avverrà con esame scritto composto da cinque domande aperte con spazio di risposta predefinito e cinque domande a scelta multipla con unica alternativa corretta. La durata della prova scritta è di un'ora. 
Gli argomenti oggetto d'esame rifletteranno quelli trattati durante l'insegnamento e presenti nel programma. Oltre a verificare le conoscenze acquisite, la proprietà di linguaggio e l'acquisizione delle abilità comunicative saranno oggetto di valutazione. Ad ogni domanda aperta verrà assegnato uno tra i seguenti giudizi qualitativi: non risposta, insufficiente, sufficiente, discreto, buono, ottimo e eccellente. Ad ogni domanda a scelta multipla verrà assegnato uno dei seguenti attributi: non risposta, risposta errata, risposta corretta.

    La valutazione finale terrà conto del materiale prodotto dagli studenti a seguito di problemi assegnati dal docente individualmente o in gruppi.
    Le soluzioni dei problemi assegnati dovranno essere accompagnate da un breve testo in cui lo studente illustra le motivazioni delle scelte adottate.
    Nel caso di lavoro di gruppo gli studenti dovranno indicare il contributo apportato dal singolo componente del gruppo.
    Il materiale aggiuntivo presentato dagli studenti verrà valutato con la finalità di stabilire la capacità di applicare le conoscenze, l’autonomia di giudizio, le abilità comunicative e le capacità di apprendere. Il docente attribuirà al materiale presentato un giudizio tra i seguenti: insufficiente, sufficiente, discreto, buono, ottimo e eccellente.

    Il docente formulerà un giudizio complessivo dell’attività dello studente tenendo conto degli esiti della prova scritta e del materiale presentato formulando un voto finale espresso in trentesimi utilizzando la seguente griglia di conversione:

    insufficiente --> mancato superamento dell’esame
    sufficiente --> da 18 a 20
    discreto --> da 21 a 24
    buono --> da 25 a 27
    ottimo --> da 28 a 30
    eccellente --> 30 con lode 
  • Sostenibilità:
    Il corso non presenta elementi significativi riferiti alla sostenibilità. 
  • Altre Informazioni:
    Per informazioni e materiale didattico


    http://erre.unich.it/giulioni
    

Il docente effettua attività di supporto all'apprendimento sia mediante ricevimento in sede e via teleconferenza previa appuntamento. 

Il corso intende fornire agli studenti competenze per l'utilizzo dell'approccio computazionale nell'analisi economica fondendo l'economia con le tecniche numeriche necessarie per la soluzione dei problemi economici.
Verranno presentati modelli economici sia di natura microeconomica che macroeconomica e sia di natura statica che dinamica di complessità crescente. Per ogni modello verranno evidenziate le difficoltà di soluzione attraverso tecniche analitiche e verranno successivamente introdotte gradualmente le tecniche numeriche maggiormente adeguate alla soluzione. Gli studenti saranno accompagnati nell'implementazione di tali tecniche sperimentando attraverso i principali software di calcolo scientifico.

I Modelli economici statici

1 Domanda e offerta
2 IS-LM in economia chiusa
3 IS-LM in economia aperta
4 il modello AD-AS
5 Scelte di portfolio

II Modelli economici dinamici

6 Domanda e offerta dinamica
7 Modelli di duopolio
8 Il modello SP-DG
9 Il modello di Solow
10 Skill-biased technological change
11 Technological-knowledge diffusion
12 Il modello Ramsey-Cass-Koopmans

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