Giuseppina ALBANO | MODELLI STATISTICI PER L'ECONOMIA

cod. 1222300030

MODELLI STATISTICI PER L'ECONOMIA

	1222300030
	DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	SCIENZE DEL GOVERNO E DELL'AMMINISTRAZIONE
	2014/2015

CURRICULUM GOVERNANCE AND ECONOMIC POLICY

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2009
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	SECS-S/01	10	80	LEZIONE	CARATTERIZZANTE

	Obiettivi
	IL CORSO HA LO SCOPO DI INTRODURRE I PRINCIPALI METODI E MODELLI STATISTICI UTILIZZATI PER DESCRIVERE, INTERPRETARE E PREVEDERE FENOMENI SIA DI TIPO AMMINISTRATIVO SIA, PIÙ IN GENERALE, DI TIPO ECONOMICO E POLITICO. IN PARTICOLARE VERRÀ EVIDENZIATA L’UTILITÀ E LA NECESSITÀ DI QUESTI STRUMENTI PER IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE. L''IMPOSTAZIONE È PREVALENTEMENTE APPLICATA, CON LO SCOPO DI INTRODURRE LO STUDENTE ALLE SOLUZIONE DELLE PROBLEMATICHE TIPICHE DELL’ANALISI DI DATI DI TIPO NON-SPERIMENTALE CON L’AUSILIO DI OPPORTUNI SOFTWARE DI ANALISI STATISTICA. TUTTI GLI ARGOMENTI TRATTATI SARANNO ACCOMPAGNATI DALL’ANALISI DI CASI STUDIO SU DATI REALI. CONOSCENZE E CAPACITA’ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) CAPACITÀ DI ANALIZZARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI DI TIPO AVANZATO PER LA PREVISIONE ED IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE. CAPACITA’ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING) CAPACITÀ DI SPECIFICARE, VALIDARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI COMPLESSI PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI CONNESSI ALLE DECISIONI AMMINISTRATIVE. AUTONOMIA DI GIUDIZIO (MAKING JUDGMENTS) AL TERMINE DEL CORSO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI PRODURRE REPORT STATISTICI, BASATI SU MODELLI COMPLESSI, PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI DI TIPO AMMINISTRATIVO. GLI STUDENTI SARANNO ALTRESÌ IN GRADO DI INDIVIDUARE CRITICAMENTE LE MODALITÀ PIÙ OPPORTUNE DI RACCOLTA DEI DATI, IL TIPO DI MODELLI DA UTILIZZARE IN FUNZIONE DELLA NATURA DEI DATI RACCOLTI E DEGLI OBIETTIVI INFORMATIVI DESIDERATI E DI ESPRIMERE UN ADEGUATO GIUDIZIO SULLA VALIDITÀ, INTERNA ED ESTERNA, DEI MODELLI STATISTICI INDIVIDUATI. ABILITA’ COMUNICATIVE (COMMUNICATIONS SKILLS) CAPACITÀ DI PRESENTARE CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO, SIA IN FORMA ORALE CHE SCRITTA LE DECISIONI SUGGERITE DALL’ANALISI STATISTICA AI PROBLEMI INDIVIDUATI. CAPACITA’ DI APPRENDIMENTO (LEARNING SKILLS) IL CORSO CONSENTIRÀ DI ACQUISIRE LA STRUTTURA LOGICO-CONCETTUALE NECESSARIA PER UN CORRETTO UTILIZZO DELLA MODELLISTICA STATISTICA NEL PROBLEM-SOLVING, FORNENDO ALTRESÌ LA CAPACITÀ DI RACCORDARE LE COMPETENZE ACQUISITE NEI CORSI DI STUDIO PIÙ AFFINI.

IL CORSO HA LO SCOPO DI INTRODURRE I PRINCIPALI METODI E MODELLI STATISTICI UTILIZZATI PER DESCRIVERE, INTERPRETARE E PREVEDERE FENOMENI SIA DI TIPO AMMINISTRATIVO SIA, PIÙ IN GENERALE, DI TIPO ECONOMICO E POLITICO. IN PARTICOLARE VERRÀ EVIDENZIATA L’UTILITÀ E LA NECESSITÀ DI QUESTI STRUMENTI PER IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE. L''IMPOSTAZIONE È PREVALENTEMENTE APPLICATA, CON LO SCOPO DI INTRODURRE LO STUDENTE ALLE SOLUZIONE DELLE PROBLEMATICHE TIPICHE DELL’ANALISI DI DATI DI TIPO NON-SPERIMENTALE CON L’AUSILIO DI OPPORTUNI SOFTWARE DI ANALISI STATISTICA. TUTTI GLI ARGOMENTI TRATTATI SARANNO ACCOMPAGNATI DALL’ANALISI DI CASI STUDIO SU DATI REALI.

CONOSCENZE E CAPACITA’ DI COMPRENSIONE (KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)
CAPACITÀ DI ANALIZZARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI DI TIPO AVANZATO PER LA PREVISIONE ED IL SUPPORTO A DECISIONI AMMINISTRATIVE.

CAPACITA’ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE (APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING)
CAPACITÀ DI SPECIFICARE, VALIDARE ED UTILIZZARE MODELLI STATISTICI COMPLESSI PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI CONNESSI ALLE DECISIONI AMMINISTRATIVE.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO (MAKING JUDGMENTS)
AL TERMINE DEL CORSO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI PRODURRE REPORT STATISTICI, BASATI SU MODELLI COMPLESSI, PER L’ANALISI E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI DI TIPO AMMINISTRATIVO. GLI STUDENTI SARANNO ALTRESÌ IN GRADO DI INDIVIDUARE CRITICAMENTE LE MODALITÀ PIÙ OPPORTUNE DI RACCOLTA DEI DATI, IL TIPO DI MODELLI DA UTILIZZARE IN FUNZIONE DELLA NATURA DEI DATI RACCOLTI E DEGLI OBIETTIVI INFORMATIVI DESIDERATI E DI ESPRIMERE UN ADEGUATO GIUDIZIO SULLA VALIDITÀ, INTERNA ED ESTERNA, DEI MODELLI STATISTICI INDIVIDUATI.

ABILITA’ COMUNICATIVE (COMMUNICATIONS SKILLS)
CAPACITÀ DI PRESENTARE CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO, SIA IN FORMA ORALE CHE SCRITTA LE DECISIONI SUGGERITE DALL’ANALISI STATISTICA AI PROBLEMI INDIVIDUATI.

CAPACITA’ DI APPRENDIMENTO (LEARNING SKILLS)
IL CORSO CONSENTIRÀ DI ACQUISIRE LA STRUTTURA LOGICO-CONCETTUALE NECESSARIA PER UN CORRETTO UTILIZZO DELLA MODELLISTICA STATISTICA NEL PROBLEM-SOLVING, FORNENDO ALTRESÌ LA CAPACITÀ DI RACCORDARE LE COMPETENZE ACQUISITE NEI CORSI DI STUDIO PIÙ AFFINI.

	Prerequisiti
	È NECESSARIA LA CONOSCENZA PRELIMINARE DI ELEMENTI DI PROBABILITÀ E DI INFERENZA STATISTICA. RISULTA ALTRESÌ UTILE LA CONOSCENZA DI BASE NELL’UTILIZZO DEL PC.

	Contenuti
	MODULO I. LOGICA DELLA COSTRUZIONE DEI MODELLI STATISTICI. MODELLO CLASSICO DI REGRESSIONE. STIMATORI OLS. VALIDAZIONE DEL MODELLO. SELEZIONE DELL’INSIEME DEI REGRESSORI E DELLA FORMA FUNZIONALE DEL MODELLO. LO STUDIO DEL SALARIO INDIVIDUALE. MULTICOLLINEARITÀ. OUTLIERS. STIMATORI ROBUSTI. PREVISIONE. ETEROSCHEDASTICITÀ. AUTOCORRELAZIONE. MODULO II. ENDOGENEITÀ E VARIABILI STRUMENTALI. MODELLI DI SCELTA BINARIA. MODELLI A RISPOSTA MULTIPLA. MODELLI PER DATI DI CONTEGGIO. MODELLO TOBIT E SUE ESTENSIONI. DISTORSIONE DA SELEZIONE CAMPIONARIA. MODELLI DI DURATA. FUNZIONE DI RISCHIO E FUNZIONE DI SOPRAVVIVENZA. SOFTWARE GRETL ED IL SUO UTILIZZO PER LA STIMA E LA VALIDAZIONE DEI MODELLI STATISTICI.

Contenuti

MODULO I. LOGICA DELLA COSTRUZIONE DEI MODELLI STATISTICI. MODELLO CLASSICO DI REGRESSIONE. STIMATORI OLS. VALIDAZIONE DEL MODELLO. SELEZIONE DELL’INSIEME DEI REGRESSORI E DELLA FORMA FUNZIONALE DEL MODELLO. LO STUDIO DEL SALARIO INDIVIDUALE. MULTICOLLINEARITÀ. OUTLIERS. STIMATORI ROBUSTI. PREVISIONE. ETEROSCHEDASTICITÀ. AUTOCORRELAZIONE.
MODULO II. ENDOGENEITÀ E VARIABILI STRUMENTALI. MODELLI DI SCELTA BINARIA. MODELLI A RISPOSTA MULTIPLA. MODELLI PER DATI DI CONTEGGIO. MODELLO TOBIT E SUE ESTENSIONI. DISTORSIONE DA SELEZIONE CAMPIONARIA. MODELLI DI DURATA. FUNZIONE DI RISCHIO E FUNZIONE DI SOPRAVVIVENZA. SOFTWARE GRETL ED IL SUO UTILIZZO PER LA STIMA E LA VALIDAZIONE DEI MODELLI STATISTICI.

	Metodi Didattici
	IL CORSO SI COMPONE DI 80 ORE DI DIDATTICA FRONTALE SUDDIVISE IN 60 ORE DI LEZIONI TEORICHE E IN 20 ORE DI COMPLEMENTI ED ESERCITAZIONI.

	Verifica dell'apprendimento
	L’ESAME CONSISTERÀ IN UNA VERIFICA, SIA SCRITTA CHE ORALE, SUI CONTENUTI DEL CORSO. LA PARTE SCRITTA PREVEDE LA STESURA, SU DATI FORNITI DAL DOCENTE, DI UN REPORT STATISTICO UTILIZZANDO GRETL. NELLA VALUTAZIONE DELL’ESAME SI TERRÀ CONTO, OLTRE CHE DELLA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, ANCHE DELLA CAPACITÀ ESPOSITIVA, DELL’ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E DELLA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI.

Verifica dell'apprendimento

L’ESAME CONSISTERÀ IN UNA VERIFICA, SIA SCRITTA CHE ORALE, SUI CONTENUTI DEL CORSO. LA PARTE SCRITTA PREVEDE LA STESURA, SU DATI FORNITI DAL DOCENTE, DI UN REPORT STATISTICO UTILIZZANDO GRETL. NELLA VALUTAZIONE DELL’ESAME SI TERRÀ CONTO, OLTRE CHE DELLA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, ANCHE DELLA CAPACITÀ ESPOSITIVA, DELL’ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E DELLA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI.

	Testi
	MANUALE DEL SOFTWARE STATISTICO GRETL M. VERBEEK, ECONOMETRIA, ZANICHELLI J.H. STOCK E M.W. WATSON, INTRODUZIONE ALL’ECONOMETRIA, PEARSON

	Altre Informazioni
	Per le caratteristiche della disciplina e per l’orientamento prevalentemente applicato la frequenza al corso, pur non obbligatoria, è vivamente consigliata. Lo studente non frequentante deve preparare autonomamente il programma previsto ed è invitato a contattare il docente per avere il syllabus delle lezioni e i casi studi affrontati durante le lezioni.

BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2016-09-30]

Giuseppina ALBANO | MODELLI STATISTICI PER L'ECONOMIA