PRESENTAZIONE

L'insegnamento presenta le principali tecniche modellistiche per processi dinamici complessi con particolare riferimento al contesto dell'ingegneria finanziaria. Inoltre  descrive le tecniche di identificazione dei parametri delle categorie modellistiche presentate.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Conoscere le principali classi modellistiche per processi dinamici con particolare riferimento ai modelli in uso nell’ingegneria gestionale; individuare una famiglia di modelli candidati per un processo dinamico; conoscere le caratteristiche di un problema di identificazione parametrica; progettare la soluzione di un problema di identificazione; analizzare le caratteristiche di convergenza dell’algoritmo di soluzione adottato+Q5

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Gli obiettivi formativi dell'insegnamento si riferiscono all'acquisizione della capacità di:

• individuare le caratteristiche dinamiche di un processo;
• definire un modello adeguato agli scopi dell’analisi da svolgere;
• conoscere le caratteristiche di un problema di identificazione;
• conoscere le principali famiglie modellistiche per l’identificazione;
• progettare la soluzione di un problema di identificazione.

PREREQUISITI

L'insegnamento richiede conoscenze di base di teoria dei sistemi, statistica e ottimizzazione.

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento è svolto con lezioni frontali che riguardano gli aspetti teorici del corso, presentano lo svolgimento di esericizi numerici e l'utilizzo di alcuni ambienti software dedicati agli argometni del corso.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Caratteristiche dei sistemi dinamici e principali categorie modellistiche. Introduzione ai principali modelli relativi all’ingegneria gestionale e all’ingegneria finanziaria.

Tecniche di identificazione: definizione del problema di identificazione di parametri, famiglie modellistiche per l’identificazione (ARX, ARMAX, OE, ARXAR, BJ), identificazione a minimo errore di predizione (MEP): teoremi di convergenza, identificazione per modelli ARX (identificazione ai minimi quadrati), ARMAX e ARXAR, algoritmi batch e iterativi.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

L. Ljung, "System Identification: Theory for the user", Prentice Hall (2nd Edition), 1999.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

SIMONA SACONE (Presidente)

CECILIA CATERINA PASQUALE

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame consiste in una prova orale.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Durante l'esame allo studente sono richiesti contenuti teorici, lo svolgimento di esercizi numerici e l'approfondimento degli elementi concettuali necessari per la soluzione degli esercizi.

Calendario appelli