io però l'avevo detto!

Tecniche di forecasting per le previsioni aziendali

In un mercato in continuo e rapido cambiamento, la capacità di fare previsioni accurate e realistiche diventa sempre più un fattore fondamentale, qualunque sia il business della nostra azienda. Questa iniziativa di formazione nasce dall'unione delle competenze maturate in Facoltà nell’area delle metodologie e delle tecniche previsive con le sofisticate funzioni di forecasting e di analisi delle quali dispone SAS.

Lo scopo del corso è quello di formare i partecipanti sulle diverse tecniche di previsione applicabili a dati aziendali e macroeconomici e di renderli in grado di valutare nel tempo l’effetto di variabili ed eventi esogeni (per esempio l’entrata / uscita di un concorrente) o endogeni (per esempio le campagne e gli investimenti in marketing) sugli output aziendali (fatturati, vendite, profitti). Le metodologie sono trattate ad un livello teorico che richiede nozioni di inferenza statistica elementare; ampio spazio è dedicato ad esercitazioni pratiche, attraverso l’utilizzo guidato di SAS, su serie storiche e case-study reali.

Il corso si rivolge a responsabili delle previsioni, personale di uffici studi, data analyst, valutatori delle politiche di marketing.

Ai partecipanti è richiesta una conoscenza base di statistica (nozioni di stima, test di ipotesi).
AGENDA
Che cosa è una buona previsione
Metodi di regressione e serie storiche: risultati propedeutici
Trend, ciclo e stagionalità
Metodi per le serie storiche brevi
Regressioni su funzioni deterministiche del tempo
Exponential smoothings
Serie storiche come realizzazioni di processi aleatori
Processi ARMA stazionari
Processi ARIMA e la metodologia di Box e Jenkins
Processi ARIMA con regressori statici
Regressione dinamica
Modelli ARIMA con regressori dinamici
Valutare l’impatto di eventi esogeni
Valutare dinamicamente l’effetto di variabili endogene o esogene all’azienda
Valutare e prevedere il rendimento di investimenti in marketing e pubblicità
Previsione di scenari futuri
Cenni ad ulteriori tecniche di previsione per risolvere problemi proposti dai partecipanti
 
DOCENTE DEL CORSO

Dott. Matteo Pelagatti, ricercatore di Statistica Economica e docente di Serie Storiche Economiche presso l’Università di Milano-Bicocca; docente di Statistica dei Mercati Monetari e Finanziari presso le Università di Milano-Bicocca e Bergamo, oltre che consulente e formatore in previsioni e analisi dei dati.

 
Business Knowledge Series
Università degli Studi di Milano-Bicocca
Organizzato in collaborazione con la Facoltà di Scienze Statistiche dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca
Per conoscere le date
e altre informazioni sul corso
telefonate al Servizo Formazione
al numero 02 831 341 r.a.
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