Cavicchini, Andrea
(2014)
Reti di partecipazione fra società di capitale in Italia: presenza di topologie caratterizzate da distribuzioni power law.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Scienze di internet [LM-DM270]
Documenti full-text disponibili:
Abstract
Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto.
Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione.
Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata.
In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione
in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere
ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.
Abstract
Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto.
Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione.
Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata.
In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione
in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere
ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Cavicchini, Andrea
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
reti power law social network analysis sna borsa italiana misure di centralità e potere scale free
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2014
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Cavicchini, Andrea
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
reti power law social network analysis sna borsa italiana misure di centralità e potere scale free
Data di discussione della Tesi
20 Marzo 2014
URI
Statistica sui download
Gestione del documento: