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Prof. Vittorio Carlei

Università degli Studi G. d'Annunzio Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia Aziendale · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Vittorio Carlei

Materie del prof. Vittorio Carlei

Economics Of Strategic Competition Canale unico

Corso di laurea: Digital Marketing · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · annuale · 6 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia Aziendale · 6 CFU · apri nel catalogo · Digital Marketing · 1º anno ›

Testo principale

Carlton – Modern Industrial OrganizationCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli 1–14Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goldfarb – Digital EconomicsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Crémer – Competition Policy for the Digital EraCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Rochet – Two-Sided MarketsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Carlton – E PerloffCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del docente per ciascuna lezione, con collegamenti tra teoria classica ed economia digitale.

Argomenti del programma: Il corso fornisce gli strumenti dell'economia industriale per analizzare la concorrenza strategica tra imprese, con costante riferimento ai mercati digitali e all'intelligenza artificiale. Contenuti principali: strutture di mercato (concorrenza perfetta, monopolio, oligopolio, concorrenza monopolistica) e barriere all'entrata, incluse quelle digitali (dati, effetti di rete, costi di switching); teoria dei giochi e…

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Economics Of Digital Goods And On-Line Markets Canale unico

Corso di laurea: Digital Marketing · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · annuale · 6 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia Aziendale · 6 CFU · apri nel catalogo · Digital Marketing · 2º anno ›

Shapiro – Information RulesCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli selezionatiVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Goldfarb – Digital EconomicsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Agrawal – Power and PredictionCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli selezionatiVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Carlton – Organizzazione industrialeCerca su Amazon ›Da studiare: Capitolo 13 (L'informazioneVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Akerlof – The Market for 'Lemons'Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Brynjolfsson – Generative AI at WorkCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Xu – The Economics of AI Foundation ModelsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Capitolo 34 di ‘Microeconomia’, di Hal Varian ,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del docente, distribuite lezione per lezione, con letture di approfondimento specifiche (articoli, casi, materiali video consigliati).

Argomenti del programma: Il corso fornisce gli strumenti dell'analisi economica per comprendere i beni digitali e i mercati online, dall'economia dell'informazione classica (Shapiro-Varian, Akerlof) fino all'intelligenza artificiale generativa, trattata come bene digitale sui generis che mette in discussione molte delle regolarità valide per software, contenuti e piattaforme.

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Microeconomia Canale matd

Corso di laurea: Economia e Management · Laurea triennale (L-18) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia Aziendale · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Applied Finance & Artificial Intelligence Canale unico

Corso di laurea: Economia e Management · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · annuale · Finanza, Banche e Mercati · 6 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia Aziendale · 6 CFU · apri nel catalogo · Economia e Management · 1º anno ›

Report delle autorità

Bank of EnglandCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bank for International SettlementsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Perez-Cruz – Managing ExplanationsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Letteratura accademica

Mullainathan – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gu – Empirical Asset Pricing via Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Foucault – Artificial Intelligence in FinanceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Non è adottato un manuale unico. Il materiale d'esame è costituito dalle dispense del docente (una per lezione, distribuite sulla piattaforma di ateneo) e dalle letture primarie assegnate lezione per lezione, indicate qui di seguito nelle…
  • Tutte le letture sono disponibili in accesso aperto o attraverso le risorse elettroniche di ateneo. L'elenco definitivo e aggiornato è pubblicato all'inizio del corso.

Argomenti del programma: Il corso analizza l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'industria finanziaria dal punto di vista dell'economia applicata. La prospettiva adottata non è informatica ma economica: l'AI è trattata come una tecnologia che riduce il costo della predizione, e la domanda guida è quali compiti renda più economici, chi ne catturi il valore, quali rischi generi per clienti, intermediari e stabilità del sistema, e come…

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Economia dell'Intelligenza Artificiale Canale unico

Corso di laurea: Economia, Imprese e Mercati Finanziari · Laurea triennale (L-33) · esame facoltativo · 9 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Studi Socio-economici, Gestionali e Statistici · 9 CFU · apri nel catalogo · Economia, Imprese e Mercati Finanziari · 3º anno · 1º semestre ›

Agrawal – Prediction MachinesCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli selezionatiVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Mullainathan – Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kleinberg – Prediction Policy ProblemsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del docente, distribuite lezione per lezione, con letture di approfondimento specifiche per ciascuna lezione (articoli scientifici, casi applicativi, materiali video consigliati).

Argomenti del programma: Il corso fornisce una comprensione consapevole del funzionamento degli algoritmi di intelligenza artificiale, sia predittiva sia generativa, e degli strumenti per analizzarne gli effetti economici su mercati, imprese, lavoro e politiche pubbliche. Il corso si articola in tre parti.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Vittorio Carlei per Economics Of Strategic Competition?

Carlton – Modern Industrial Organization; Goldfarb – Digital Economics; Calvano – Artificial Intelligence, Algorithmic Pricing, and Collusion; Crémer – Competition Policy for the Digital Era; Rochet – Two-Sided Markets

Quali libri consiglia il prof. Vittorio Carlei per Economics Of Digital Goods And On-Line Markets?

Shapiro – Information Rules; Goldfarb – Digital Economics; Agrawal – Power and Prediction; Carlton – Organizzazione industriale; Akerlof – The Market for 'Lemons'; Rochet – Platform Competition in Two-Sided Markets; Brynjolfsson – Generative AI at Work; Xu – The Economics of AI Foundation Models

Quali libri consiglia il prof. Vittorio Carlei per Applied Finance & Artificial Intelligence?

Board – The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence; Board – Monitoring Adoption of Artificial Intelligence and Related…; Bank of England; Bank for International Settlements; Perez-Cruz – Managing Explanations; Authority – Implications for the EU Banking and Payments…; Mullainathan – Machine Learning; Fuster – Predictably Unequal? The Effects of Machine Learning…; Gu – Empirical Asset Pricing via Machine Learning; Foucault – Artificial Intelligence in Finance

Quali libri consiglia il prof. Vittorio Carlei per Economia dell'Intelligenza Artificiale?

Agrawal – Prediction Machines; Mullainathan – Machine Learning; Brynjolfsson – Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox; Kleinberg – Prediction Policy Problems