matematica per i managers di oggi
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Matematica per i Managers di Oggi. Correre o Ritirarsi. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Matematica per i Managers di Oggi
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Correre o RitirarsiSiete i proprietari di una squadra di corse NASCAR. E’ l’ultima gara di un’ottima stagione e sarà trasmessa in Mondovisione. 50000 vecchio sponsor (comunque vada). Vittoria: 10000EUR + nuovo sponsor. Nei primi 5: 5000EUR + nuovo sponsor. Nuovo sponsor sostituisce il vecchio. Condizioni sfavorevoli; rottura motore: -30000EUR. Cattivo risultato danneggerebbe immagine
Che Fare? Correre o ritirarsi?
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Il processo di decisione
Real Word
Managerial Problem Decision
Payoff
Intuition
Abst
racti
on
Model Analysis Results
Interpretation
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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. SmithChairman and CEO of Federal Express Corporation
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Passi del processo di decisione
Problem identification
Alternatives identification
Model implementation
Alternatives evaluation
Sensitivity Analysis Further Analysis?
Yes
Best Alternative implementationNo
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Cosa è un Modello“Forecasting is easy ….… for the past”Niels Bohr, Nobel Prize for Physics in 1922
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ModelloIL modello è uno strumento logico-matematico che l’ingegnere, il meteorologo, lo scienziato, il manager utilizzano per:
Predire il comportamento di un sistemaPrevedere il corso di un mercatoValutare un investimento
Elementi comuni ai modelli:Ipotesi NumeriCalcoli
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Un Modello
La leva
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La legge di gravitàF=mgPerchè può essere vista come modello?Perchè assumiamo:
Niente rotazioni, il corpo è puntiformeNiente attritiNiente aria
Funziona per gli atomi?
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Costruire un modello
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Sono necessarieUna profonda conoscenza di:
ProblemaLa matematica sottostanteGli eventi importanti riguardanti il problema in corsoI fattori che influenzano i termini del problema
Analisi dei datiAnalisi delle incertezza Validazione empirica
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Sforzo MultidisciplinareOccorrono più expertise per fare un modello di successo.
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Citazione“decisions are often non-routine and usually require a bringing together of people ideas, data, and judgments from diverse sources” (Little, 1970)
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Qualche Modello
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Un modello finanziarioEquazioni per il default di un’azienda da dati di mercato
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Un modello per la selezione degli incentivi
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Un modello per le decisioni
Decision Engine ProfitClassification
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Biscotti
descrizione farina0 zucchero latte superlatte olio cocco olio liva burro vincolo valorelipidi 1 0,5 0,01 99,9 99,9
99,8 <= 7,8
proteine
6
25 60
>= 14
carboidr 65 99,89 50,5 10,3
>= 60,1
zuccheri 1 >= 5latte 1 1 >= 5olii 1 1 >= 2,5minerali 0,5 0,01 7,9 1,3
<= 2,1
calorie 331 400 348 10,5 90 90 89,8 >= 330calcio 17 1323 11 1,8 >= 350sodio 0,3
55 20 >= 260
gr.saturi
86,8 16,16 59 <= 30,5
peso tot.
1 1 1 1 1 1 1 = 100
farina
1 >= 57
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Missioni Spaziali
[Figure] [Mission phases for the lunar mission event tree.]
LAUNCH
T = 0.0
PHASE_1
Enter Low Earth Orbit
PHASE_2
Depart Earth
PHASE_3
Lunar Orbit Injection
PHASE_4
Lunar Orbit Injection
PHASE_5
Lunar Mission
PHASE_6
Lunar Orbit
PHASE_7
Return to Low Earth Orbit
PHASE_8
Return to Earth # End State(Phase - PH1)
Working
1 MISSION_SUCCESS
2 LOSS
3 LOSS
4 LOSS
5 LOSS
6 LOSS
7 LOSS
8 LOSS
Failed 9 LOSS
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Input Data
Calculations (Black Box !!!)
Results
La struttura generale di un modello
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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)].”
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Analisi di sensibilitàCitazione (Saltelli, 2004):
“Sensitivity Analysis: would You go to an
orthopaedist who didn’t use X-ray?”
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Analisi di sensibilità
Correttezza del Modello
Key Drivers
Quantificazione Incertezza