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Progetti

Capoprogetto: Linda Ponta

Durata 2017 – 2018

 

Il progetto data analytics si compone di tre differenti ambiti di ricerca: analisi brevettuale, analisi di dati finanziari e analisi di dati riguardanti la gestione delle operations.

 

Analisi brevettuale

Technology intelligence è un’attività che consente alle aziende di identificare le opportunità tecnologiche e mira a catturare e diffondere le informazioni tecnologiche necessarie per la pianificazione strategica e il processo decisionale. In questo campo, l’Innovation Patent Index definito misura la performance di innovazione delle imprese, per come essa emerge dai dati brevettuali. L’Innovation Patent Index supera e arricchisce l’analisi del «numero di brevetti», tradizionalmente utilizzato come indicatore di performance di innovazione, considerando l’intera strategia brevettuale delle imprese e la qualità delle attività di innovazione, sempre a partire dai dati brevettuali. L’Innovation Patent Index può essere applicato a singole imprese e/o a gruppi di imprese, aggregati sulla base di settore industriale, area geografica, ambito tecologico, dimensione, governance, filiera produttiva. Le dimensioni principali dell’Indice dei brevetti di innovazione (IPI) sono: il numero di brevetti, l’accelerazione, l’internazionalizzazione, la qualità e la diversificazione della tecnologia. Questo indice è stato valutato sia per singola azienda sia per analizzare la tendenza Industry 4.0 di automatizzazione della fabbrica.

 

Finanza

Recentemente è stata proposta una misura di informazione basata sulle partizioni ottenute intersecando una serie temporale con la sua media mobile. Le partizioni così formate vengono classificate in base alla loro dimensione, ne viene calcolata la funzione di distribuzione di probabilità e infine l’entropia di Shannon. In questo progetto, tale misura di entropia viene implementata sulle serie temporali di prezzi e volatilità di diversi mercati finanziari. In particolare, l’analisi è stata eseguita, su dati tick-by-tick campionati ogni minuto dal 1999 al 2004, per diverse finestre mobili e orizzonti di volatilità. Inoltre, la stessa analisi è stata eseguita sui dati tick-by-tick da gennaio 2018 a maggio 2018. Nei due casi, lo studio mostra che l’entropia delle volatilità dipende dal singolo mercato, mentre l’entropia del prezzo è praticamente invariante. Inoltre si è definita, una misura di informazione cumulativa –Market Heterogeneity Index – calcolata come l’integrale dell’entropia, per ottenere i pesi di un portafoglio efficiente. I pesi così ottenuti sono stati confrontati con quelli che massimizzano lo Sharpe Ratio. Il Market Heterogeneity Index rappresenta quindi una nuova misura del rischio.

 

Gestione operativa

Questa parte del progetto mira a studiare il processo decisionale delle manutenzioni in diversi tipi di aziende. In particolare, partendo dai dati empirici, vorremmo modellare la programmazione temporale classiche delle manutenzioni e proporre nuove metodologie che massimizzino il profitto aziendale utilizzando nuovi strumenti come le neural networks.

 

 

ENGLISH VERSION:

The data analytics project has three main fields of analysis: patent, finance and Operation management.

 

Patent

Technology Intelligence enables companies to identify technological opportunities. It aims to capture and disseminate the technological information needed for strategic planning and decision making. In this field, the innovation patent index has been defined a measure of the innovation performance of the companies.

On top of the “number of patent”, that is the traditional indicator of innovation performance, it considers the company patent strategy overall and the quality of the innovation activity.

The innovation patent index can be applied to single or sets of companies, grouped by industrial sector, geographic area, technological area, size, governance and production, and it is useful for policy maker.

The main dimensions of the Innovation Patent Index are number of patent, the acceleration, the internationalization, the quality and the technology diversification. This index has been evaluated for single companies and for analysing the Industry 4.0 trend of factory automatization.

 

Finance

A well-interpretable measure of information has been recently proposed based on a partition obtained by intersecting a random sequence with its moving average. The partition yields disjoint sets of the sequence, which are then ranked according to their size to form a probability distribution function and finally fed in the expression of the Shannon entropy. In this project, such entropy measure is implemented on the time series of prices and volatilities of different financial markets. The analysis has been performed, on tick-by-tick data sampled every minute for six years of data from 1999 to 2004, for a broad range of moving average windows and volatility horizons. Moreover, the same analysis has been performed also for tick-by-tick data from January 2018 to May 2018. In the two cases, the study shows that the entropy of the volatility series depends on the individual market, while the entropy of the price series is practically invariant for the six markets. Finally, a cumulative information measure – the Market Heterogenety Index – derived from the integral of the entropy measure, is introduced for obtaining the weights of an Efficient Portfolio. A comparison with the weights obtained by using the Sharpe ratio – a traditional risk diversity measure – is also investigated.

 

Operation Management

This part of the project aims at investigating the maintenance decision process in different types of plants. In particular, starting from the empirical data, we plan to model the classical maintenance scheduling and propose new methodologies that maximize the company profit using new approaches such as neural networks

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Seminario LIUC 10 e 11 gennaio 2019 LIUC Università Cattaneo Relatore: Dott.ssa Cristina Tortora Assistant Professor,
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