Le attività proposte nei laboratori didattici applicano le nozioni acquisite negli insegnamenti dei corsi di Laurea Magistrale, richiedono la partecipazione attiva dello studente e sono a numero chiuso.

La partecipazione ad un laboratorio didattico consente di acquisire un'idoneità per conseguire i 3 CFU per "Ulteriori attività formative", previsti al secondo anno dei corsi di Laurea Magistrale attivi presso il Dipartimento.

Dato il vincolo dei posti disponibili, le domande di iscrizione sono prese in considerazione in base ad una regola di priorità temporale. Le informazioni sulle modalità di iscrizione sono indicate nelle sezioni dedicate ai singoli laboratori.

  • Colloqui di lavoro nel settore economico-finanziario
Obiettivi
Il laboratorio propone numerosi consigli su come scrivere un curriculum efficace; le simulazioni, sulla base di colloqui (individuali o di gruppo) e i test logico-numerici saranno utili per affrontare con maggiore consapevolezza ogni singolo passo di un processo di selezione. L'augurio è che ogni colloquio si possa concludere con una offerta di lavoro.
 
Numero massimo partecipanti: 80
 
Periodo
III periodo: 21 febbraio - 13 aprile
 
Programma e Date 
- mercoledì 9 marzo 2022, 14.30-18.30 - Cosa farò dopo la Laurea
- mercoledì 16 marzo 2022, 14.30-18.30 - Perché il tuo Curriculum vitae viene cestinato
- mercoledì 23 marzo 2022, 14.30-18.30 - Nel labirinto dei test
- mercoledì 30 marzo 2022, 14.30-18.30 - Il colloquio individuale: dimostrare chi sei
- mercoledì 6 aprile 2022, 14.30-18.30 - Come pensa un consulente
 
Iscrizione
https://bit.ly/3lnTtjf (entro l'8 marzo 2022)
 
Docente
Manuela Palmieri, IPE Business School
  • Analisi statistica con R
Obiettivi
L'obiettivo del laboratorio è sviluppare abilità di programmazione delle principali analisi statistiche utilizzando il linguaggio R. 
Gli studenti dovranno:
Utilizzare R packages per l'analisi e la visualizzazione dei dati
Eseguire codice R su dati quantitativi e qualitativi
Definire e redigere script di analisi che coprono l'intero workflow di un processo di data analytics 
Svolgere progetti di analisi dei dati applicati a problemi del mondo reale
 
Contenuti
Il laboratorio introduce alla programmazione nel linguaggio scientifico R. In particolare, si utilizzeranno le librerie tydiverse per l'importazione, la manipolazione, l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati. 
 
Materiale
Il corso si basa su slides, che saranno rese disponibili tramite sistemi di condivisione elettronica, e i seguenti testi:
R for Data Science, Garrett Grolemund, Hadley Wickham, https://r4ds.had.co.nz/ 
The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design, Norman Matloff 
Il corso si articola in 6 lezioni di 3 ore ciascuna su base settimanale. Le lezioni saranno svolte alternando alcune brevi lezioni teoriche, lezioni pratiche e discussioni di gruppo.
 
Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
Massimo Aria
  • Data Science and Digital Accounting
Obiettivi
L'obiettivo del laboratorio è sviluppare abilità analitiche applicate a temi contabili e finanziari reali, utilizzando il linguaggio R lungo il SAAS workflow per la preparazione visualizzazione e analisi dei dati (tre tecniche specifiche: factorial analysis, clustering e text mining) e l'interpretazione dei risultati. 
Gli studenti dovranno:
Utilizzare R packages per l'analisi di dati contabili e finanziari
Eseguire codice R su dati quantitativi e qualitativi
Eseguire attività di analisi di dati fondamentali e interpretare i risultati
Svolgere progetti di analisi dei dati applicati a problemi del mondo reale
Il corso è indirizzato agli studenti della LM in Economia e Commercio, percorso Datascientist per l'economia e le imprese.
 
Contenuti
  1. SAAS Workflow: (Search) Databases, tipologia dei dati e dei format (HTML, XML, XBRL, PDF), query e data-cleaning; (Appraisal) inclusion/exclusion criteria; (Analysis) factorial analysis, clustering e text mining; (Synthesis) uso di grafici per comunicare i risultati di analisi [C1] 
  2. (SA) Il database AIDA per le imprese italiane: data collection e definizione di un data set [C2] 
  3. (AS) Partial Triadic Analysis e clustering di dati pluriennali dei bilanci di imprese operanti in specifici settori industriali [C3] 
  4. (AS) Narrative Analysis: text-mining sulle sezioni narrative di un bilancio [C4]
  5. (AS) Analisi fondamentale per la Valutazione di Impresa: elementi di Artificial Intelligence [C5] 
Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
Corrado Cuccurullo
Obiettivi
Il laboratorio di INVESTMENT BANKING  intende fornire agli studenti applicazioni concrete di valutazione aziendale, analizzate con metodi semplici ma al tempo stesso rigorosi, spingendo lo studente a capire le basi concettuali della valutazione d'azienda. A tal proposito, il laboratorio si pone come complementare a corsi con taglio più teorico, come quelli tipicamente offerti nei corsi di finanza aziendale. La strumentazione analitica richiesta è relativamente semplice, ma si richiede attitudine al ragionamento formale.
 
Contenuti
Attraverso la presentazione di vari business cases, il laboratorio analizza i seguenti temi:
- Il modello di Business dell'impresa
- Posizionamento strategico nell'industria
- Strategie di crescita organica e inorganica
- L'importanza della corretta identificazione delle società comparabili
- Il business plan
- Valutazione attraverso il metodo del Discounted Cash Flow
- Il Costo Medio ponderato del capitale
- L'analisi dei Multipli
- Analisi di Sensitività e simulazioni MonteCarlo
 
Periodo
Dicembre 2021
 
Iscrizione
Per iscriversi al laboratorio è necessario scrivere un'email al Prof. Giovanni Walter Puopolo: giovanniwalter.puopolo@unina.it
 
Docente
Giovanni Walter Puopolo
  • Matlab

"Il laboratorio "Matlab" ha l'obiettivo di introdurre gli studenti all'utilizzo dell'omonimo software di calcolo e analisi statistica. Oltre a fornire le nozioni di base del linguaggio di programmazione in Matlab, verranno mostrate alcune applicazioni alla risoluzione e simulazione di modelli di crescita e sviluppo economico, decisioni di consumo e risparmio delle famiglie, e politiche di investimento delle imprese."

Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
Lorenzo Pandolfi
  • Metodi di Analisi Economica

Il laboratorio "Metodi per l'analisi economica" ha l'obiettivo di mostrare l'applicazione dei principali strumenti di analisi econometrica per l'identificazione di effetti causali a temi di economia, quali ad esempio la definizione degli effetti sul mercato del lavoro delle recenti riforme, dei flussi migratori e delle politiche per la parità di genere."

Periodo
III periodo: 21 febbraio - 13 aprile
 
Docente
Annalisa Scognamiglio
  • Sistema Fiscale Italiano e Riforma dell'IRPEF
  • Politiche per il Mezzogiorno
  • Criminalità Organizzata: Effetti Economici ed Azioni di Contrasto

Il laboratorio su Criminalità Organizzata prenderà in esame

(i) gli effetti economici diretti e indiretti delle associazioni criminali,

(ii) le azioni di contrasto poste in essere in Italia,

(iii) la relazione tra corruzione e attività delle associazioni criminali.

I temi saranno presentati partendo dall'analisi dei dati mediante semplici strumenti di indagine.

Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docenti
Antonio Acconcia e Sergio Beraldo