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Econofisica

 

Econophysics

 

Anno accademico 2017/2018

Codice attività didattica
INT0755
Docente
Prof. Pietro Terna (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo didattico
Secondo periodo didattico
Tipologia
D=A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/02 - fisica teorica, modelli e metodi matematici
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
  • Italiano
  • English


Interesse alle applicazioni della simulazione agent-based nelle scienze sociali.

Propedeutico a
  • Italiano
  • English



 
 

Obiettivi formativi

  • Italiano
  • English

Sviluppo della capacità di costruire, con tecniche informatiche avanzate, modelli della realtà economica e sociale. 

 

Risultati dell'apprendimento attesi

  • Italiano
  • English

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.

Capacità di autonoma preparazione di un lavoro sia relativo alla parte di calcolo numerico, sia relativo ad un modello di simulazione.

Autonomia di giudizio.

Sviluppo della capacità di utilizzare modelli per rappresentare e valutare la realtà.

Abilità comunicative.

Esposizione scritta e orale del lavoro che deve essere sviluppato durante il corso, anche per l'esame.

Capacità di apprendimento.

Sviluppo della capacità di apprendere autonomamente nuove tecniche avanzate di uso dei computer.

 

Programma

  • Italiano
  • English

Basi di conoscenza economica, con particolare riferimento a:

Introduzione agli Agent-based Models (ABMs) - per farsi un'idea, vedere https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_model - sviluppando motivazioni dell'impiego, specificazione degli agenti, tecniche di sviluppo dei modelli, con riferimento a:

  • Boero, R., Morini, M., Sonnessa, M., and Terna, P. (2015), Agent-based Models of the Economy - From Theories to Applications, Palgrave Macmillan, Basingstoke;

  • Epstein, J.M. (2013), Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science, Princeton University Press, Princeton, NJ;

(con un seminario on line di Epstein sul suo libro: http://goo.gl/aj1ZON).

 

Strumenti software:

 

Modalità di insegnamento

  • Italiano
  • English

Frontale, fortemente interattivo, con assegnazione di frequenti lavori autonomi da svolgere al di fuori dell'orario di lezione, ma all'interno del monte ore derivante dai ccfu.

 

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • Italiano
  • English

L'esame consiste nella discussione di una tesina di simulazione ad agenti sviluppata sotto la guida del docente e nella valutazione comparativa del contenuto della tesina con uno o più articoli di riferimento.

 

Attività di supporto

  • Italiano
  • English

Incontri con il docente  durante la preparazione del saggio per l'esame.

 

Testi consigliati e bibliografia

  • Italiano
  • English

  • Boero, R., Morini, M., Sonnessa, M., and Terna, P. (2015), Agent-based Models of the Economy - From Theories to Applications, Palgrave Macmillan, Basingstoke;

  • Epstein, J.M. (2014), Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science, Princeton University Press, Princeton, NJ;

 

Note

  • Italiano
  • English

Approfondire la modalità di impiego dei testi consigliati con il docente.

Il corso si collega al 

Laboratorio di tecniche avanzate di modellizzazione: Multy Agent Systems (MAS) 

del Prof. Marco Maggiora

 

Orario lezioniV

GiorniOreAula
Martedì11:00 - 13:00Aula Avogadro Dipartimento di Fisica
Mercoledì14:00 - 16:00Aula Wick Dipartimento di Fisica
Giovedì11:00 - 13:00Aula Avogadro Dipartimento di Fisica

Lezioni: dal 12/01/2017 al 15/03/2017

Registrazione
  • Aperta
     
    Ultimo aggiornamento: 02/11/2017 16:22
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