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Matematica per i Managers di Oggi

Matematica per i Managers di Oggi. Correre o Ritirarsi.

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Matematica per i Managers di Oggi

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Presentation Transcript

  1. Matematica per i Managers diOggi

  2. Correre o Ritirarsi • Sieteiproprietaridiunasquadradicorse NASCAR. E’ l’ultimagaradiun’ottimastagione e saràtrasmessa in Mondovisione. 50000 vecchio sponsor (comunquevada). Vittoria: 10000EUR + nuovo sponsor. Neiprimi 5: 5000EUR + nuovo sponsor. Nuovo sponsor sostituisceilvecchio. Condizionisfavorevoli; rotturamotore: -30000EUR. Cattivorisultatodanneggerebbeimmagine • Che Fare? Correre o ritirarsi?

  3. Il processo di decisione Payo f f Real Word Intuition Managerial Problem Decision Abstraction Interpretation Analysis Model Results

  4. Citazione By modeling various alternatives for future system design, Federal Express has, in effect, made its mistakes on paper. Computer modeling works; it allows us to examine many different alternatives and it forces the examination of the entire problem. Frederick W. Smith Chairman and CEO of Federal Express Corporation

  5. Problem identification Alternatives identification Model implementation Yes Alternatives evaluation Further Analysis? Sensitivity Analysis No Best Alternative implementation Passi del processodidecisione

  6. Cosa è un Modello “Forecasting is easy …. … for the past” Niels Bohr, Nobel Prize for Physics in 1922

  7. Modello • IL modello è unostrumentologico-matematicochel’ingegnere, ilmeteorologo, lo scienziato, il manager utilizzano per: • Predireilcomportamentodi un sistema • Prevedereilcorsodi un mercato • Valutare un investimento • Elementicomuniaimodelli: • Ipotesi • Numeri • Calcoli

  8. Un Modello La leva

  9. La leggedigravità • F=mg • Perchèpuòessere vista come modello? • Perchèassumiamo: • Nienterotazioni, ilcorpo è puntiforme • Nienteattriti • Niente aria • Funziona per gliatomi?

  10. Costruire un modello

  11. Sononecessarie • Unaprofondaconoscenzadi: • Problema • La matematicasottostante • Glieventiimportantiriguardantiilproblema in corso • I fattoricheinfluenzanoi termini del problema • Analisideidati • Analisidelleincertezza • Validazioneempirica

  12. Sforzo Multidisciplinare • Occorrono più expertise per fare un modello di successo.

  13. Citazione • “decisions are often non-routine and usually require a bringing together of people ideas, data, and judgments from diverse sources” (Little, 1970)

  14. Qualche Modello

  15. Un modello finanziario • Equazioni per il default di un’azienda da dati di mercato

  16. Un modello per la selezionedegliincentivi

  17. Decision Profit Engine Classification Un modello per le decisioni

  18. Biscotti

  19. Missioni Spaziali [Figure] [Mission phases for the lunar mission event tree.]

  20. La struttura generale di un modello Input Data Calculations (Black Box !!!) Results

  21. Serve Curiosità • “Then he wants to know why. A process starts of finding out what it was about the inputs that made the outputs come out as they did [Little (1970)].”

  22. Analisidisensibilità • Citazione (Saltelli, 2004): “Sensitivity Analysis: would You go to an orthopaedist who didn’t use X-ray?”

  23. Analisidisensibilità Key Drivers QuantificazioneIncertezza Correttezza del Modello

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