Econofisica

Econophysics

Anno accademico 2015/2016

Sommario insegnamento

• Obiettivi formativi
• Risultati dell'apprendimento attesi
• Modalità di insegnamento
• Modalità di verifica dell'apprendimento
• Programma
• Testi consigliati e bibliografia
• Note
• Strumenti didattici

Obiettivi formativi

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

Risultati dell'apprendimento attesi

 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.

Modalità di insegnamento

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

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.

Programma

Basi di conoscenza economica, con particolare riferimento a:

• lezioni on line del prof.Stefano Fenoaltea, http://fenoaltea.altervista.org;

• sapere minimo di contabilità nazionale, con un riferimento al primer http://www.bea.gov/national/pdf/nipa_primer.pdf.

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:

• NetLogo, https://ccl.northwestern.edu/netlogo/;

• SLAPP, https://github.com/terna/SLAPP.

• 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;

   

Orario lezioni

Note

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

• Materiale didattico
• Bacheca appelli
• Vai a Moodle
• Visita i forum