Laboratorio di valutazione delle decisioni di investimento

 

Syllabus:


Obiettivi del corso:

Il corso si propone di fornire gli strumenti analitici a supporto delle decisioni all’interno di aziende private e pubbliche. La valutazione di strategie, progetti o politiche  richiede una analisi ex ante per calcolare i costi e i benefici, così come una valutazione ex post sugli effetti delle decisioni adottate.


L’analisi multicriteria mostra in che modo, sia attraverso l’individuazione delle caratteristiche che compongono una strategia, progetto o politica,  che  mediante l’analisi gerarchica e l’assegnazione di priorità è possibile trovare la migliore alternativa tra diverse strategie, progetti o politiche, dati i pesi che ciascun soggetto attribuisce alle varie caratteristiche. Lo studente apprenderà come scomporre un progetto nelle caratteristiche fondamentali, come attribuire le priorità e sperimentarà le tecniche di attribuzione dei pesi soggettivi a ciascuna caratteristica, per giungere a formare un ranking dei diversi progetti messi a confronto. Collateralmente, lo studente apprenderà come si conduce una conjoint survey, per misurare le preferenze di individui diversi di fronte a progetti con caratteristiche differenti.


Un sotto insieme di tecniche per le decisioni è fornita dall’analisi dell’efficienza, che confrontando unità decisionali diverse attribuisce un valore di efficienza relativa di una unità decisionale rispetto alle altre. Lo studente apprenderà come si conduce una analisi di efficienza di unità decisionali che utilizzano una molteplicità di input e producono una molteplicità di output.


Per attribuire un valore alle diverse caratteristiche di un progetto/prodotto/politica si utilizzano modelli di scelte discrete, fondati sulla teoria della random utility. Le tecniche econometriche  sono particolarmente adatte per analizzare dati di indagini campionarie (ad esempio analisi di mercato). Durante il corso si apprendono le tecniche per misurare gli effetti sulle scelte di determinate caratteristiche oggettive (esempio del prodotto) e soggettive del rispondente all’indagine. Lo studente apprenderà le metodologie per attribuire un valore monetario alle singole caratteristiche e cioè a calcolare la disponibilità a pagare per ciascuna caratteristica o attributo del progetto/prodotto/politica. L’applicazione di queste tecniche ai progetti di investimento consente di calcolare, e quindi attualizzare, i flussi monetari futuri per investimenti che non generano benefici immediatamente misurabili sul mercato. Nel campo della valutazione di nuovi prodotti tali tecniche sono utilizzate nel marketing per individuare le caratteristiche del prodotto che aumentano la disponibilità a pagare e quindi il suo valore sul mercato. Nella valutazione delle politiche tali tecniche si utilizzano per valutare la desiderabilità sociale di progetti e politiche alternative. 


In condizioni di incertezza oltre alla ponderazione delle diverse caratteristiche del progetto da valutare  occorre saper calcolare le probabilità associate a ciascun evento. Questo tipo di analisi è applicata nei processi decisionali  dove le decisioni sono in sequenza o annidate. Lo studente apprenderà come svolgere una analisi probabilistica nei processi decisionali sequenziali utilizzando dati di impresa.


Programma


  1. 1.Multicriteria Analysis

appunti delle lezioni


2. Analisi dell’efficienza: Data Envelopment Analysis

appunti delle lezioni

Testo esercizio

Dati esercizio


3. Discrete Choices: Multinomial logit

appunti delle lezioni
Testo esercizio

Dati esercizio


4. Processi decisionali

4.1. Decisioni annidate: nested logit

appunti delle lezioni


4.2. Scelte sequenziali: bivariate probit (con selection)

Appunti delle lezioni

Testo esercizio

Dati esercizio

Testo di riferimento:

A.C. Cameron, P.K. Trivedi, Microeconometrics Using Stata, Stata Press.

Cap. 15, sezioni 15.1-15.6; 15.8


Studenti non frequentanti:

essendo un laboratorio le lezioni sono essenzialmente pratiche con esempi in classe e lavori di gruppo.

Chi non frequenta dovrà contattare il docente prima del sostenimento dell’esame per ricevere i dataset su cui dovrà preparare la parte pratica.

Parte pratica:

  1. 1.Assegnazione di priorità tra progetti alternativi utilizzando il software 1000Minds (registrazione gratuita per gli studenti UNISS)

  2. 2.Calcolo dell’efficienza di unità decisionali

  3. 3.Stima delle disponibilità a pagare utilizzando una indagine di mercato

  4. 4.Analisi stocastica dei processi decisionali



 

Materiale per approfondimenti
Multicriteria Analysis: a manual
Analisi multicriteria, esempi lavoro di gruppo: 
2.1 Riqualificazione dell’ambiente retrodunale della Pelosa, Stintino.
2.2 Progetti di riqualificazione del centro storico di Sassari. 






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