ECONOMETRIC PERSPECTIVES ON CIRCULAR ECONOMY
(obiettivi)
Il corso si pone l'obiettivo di introdurre gli studenti ai principali strumenti econometrici per l'analisi e l'elaborazione avanzata di dati di tipo economico e connessi allo studio di un sistema economico orientato verso la circolarità. La disamina dei diversi strumenti di inferenza statistica, dei modelli di regressione di tipo lineare e non lineare consentiranno agli studenti l'acquisizione di conoscenze utili per acquisire capacità critica e autonomia di giudizio nella scelta e implementazione degli strumenti statistici ed econometrici più opportuni per l'elaborazione di dati statistici di natura economica. Le applicazioni e i casi di studio tratti dalla letteratura scientifica consentiranno agli studenti di prendere coscienza e avere conoscenza dello stato dell'arte e della ricerca svolta nell'ambito dell'economia circolare, con specifico riferimento agli aspetti quantitativi, agli strumenti e metodi, alle specificazione adottate per l'implementazione di modelli economici di economia circolare e il connesso studio delle relazioni e associazioni tra variabili.
Con specifico riferimento ai descrittori di Dublino, l'insegnamento si propone di declinare gli obiettivi formativi come segue:
Conoscenza e capacità di comprensione : al termine del corso gli studenti acquisiranno una conoscenza specifica sulle metodologie statistiche per l’analisi dei dati relativi ad alcuni principali argomenti di interesse per il corso di laurea. Con riferimento alle metodologie econometriche, i partecipanti svilupperanno conoscenze metodologiche e capacità di utilizzare metodi e strumenti per: a) l’analisi descrittiva dei dati; b) lo studio delle relazioni tra variabili sia da un punto di vista descrittivo che inferenziale; c) un’analisi multivariata dei dati. Gli studenti acquisiranno competenze sulle caratteristiche delle differenti strutture delle basi di dati (cross-section, serie storiche, dati longitudinali) e alla loro gestione ed elaborazione attraverso software statistici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: al termine del corso, gli studenti avranno acquisito conoscenze metodologiche e capacità analitiche e saranno in grado di interpretare in autonomia analisi e ricerche empiriche sulle più rilevanti aree di intervento in ambito internazionale con specifico riferimento alle strategie di economia circolare e agli obiettivi di sviluppo sostenibile (SDGs). Gli studenti saranno in grado di: i) valutare i risultati delle analisi empiriche; considerare l’appropriatezza delle metodologie econometriche utilizzate; individuare gli eventuali limiti delle analisi statistiche ed econometriche svolte e considerare l’utilizzo di approcci alternativi; ii) sviluppare case studies rilevanti per i decisori pubblici, delineando il tema di interesse, selezionando le basi di dati, identificando le metodologie econometriche di analisi empirica, comunicando i principali risultati conseguiti nella forma di presentazioni e/o report.
Autonomia di giudizio: il corso è volto a favorire un approccio critico sull’utilizzo dei differenti metodi di analisi dei dati per l’interpretazione dei fenomeni nazionali ed internazionali di interesse e pertinenti al corso di laurea. Gli studenti: i) svilupperanno capacità critiche sull’utilizzo di vari metodi in relazione agli obiettivi di analisi del fenomeno internazionale oggetto di studio; ii) saranno in grado di valutare l’apporto di una specifica metodologia di analisi dei dati allo studio di fenomeni complessi; iii) svilupperanno la capacità di integrare coerentemente il contributo fornito dai metodi di analisi quantitativa con le competenze interdisciplinari dello studente. Tali obiettivi sono perseguiti predisponendo attività pratiche di lavoro ed elaborazione dati, funzionali a attivare processi di pensiero critico delle capacità del singolo studente. Abilità comunicative: gli studenti avranno maturato competenze specifiche per comunicare in maniera univoca e chiara lo schema di analisi dei dati adottato per lo studio empirico, con particolare riferimento alla struttura delle basi di dati, ai metodi statistici ed econometrici utilizzati, ai risultati conseguiti. La capacità di comunicazione efficace delle analisi dei dati e l’acquisizione di un linguaggio tecnico appropriato saranno conseguite attraverso prove scritte, presentazione e discussione di risultati di ricerche su dati empirici, articoli scientifici e report su tematiche legate all’economia circolare e alla sostenibilità economica.
Capacità di apprendimento: le metodologie didattiche utilizzate durate il corso che includeranno anche lo sviluppo di case studies e la partecipazione a seminari e l'utilizzo di modalità di verifica dell’apprendimento anche attraverso l’implementazione di progetti pratici contribuiranno a rafforzare la capacità di autonomia di giudizio e lo sviluppo di competenze di auto-apprendimento da parte degli studenti. Tale competenza sarà conseguita attraverso l’applicazione di metodi econometrici e statistici negli ambiti strettamente pertinenti al corso di laurea.
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Codice
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119287 |
Lingua
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ITA |
Tipo di attestato
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Attestato di profitto |
Crediti
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8
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Settore scientifico disciplinare
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SECS-S/03
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Ore Aula
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48
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Attività formativa
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Attività formative caratterizzanti
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Canale Unico
Docente
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SECONDI Luca
(programma)
Richiami di probabilità e inferenza statistica. Stima puntuale, stima intervallare e verifica di ipotesi. Il modello di regressione lineare semplice . Le ipotesi classiche alla base del modello di regressione. Stimatore dei minimi quadrati ordinari (Ordinary Least Squares). Misure di bontà dell'adattamento, verifica di ipotesi e intervalli di confidenza. Introduzione e uso delle variabili dicotomiche nel modello di regressione. Regressione lineare con regressori multipli: la distorsione da variabili omesse, lo stimatore OLS della regressione multipla, misure di bontà dell'adattamento, assunzioni dei minimi quadrati e collinearità, inferenza nel modello di regressione lineare multipla. Funzioni di regressione non lineari: funzioni non lineari di una singola variabile indipendente, interazioni tra variabili indipendenti. Regressione con variabile dipendente binaria: variabili dipendenti binarie e modello lineare di probabilità. Regressioni probit e logit. Stima e inferenza nei modelli logit e probit. Applicazioni. Cenni alla regressione con dati panel. La regressione con effetti fissi, la regressione con effetti temporali. L’approccio statistico ed econometrico allo studio della circular economy: la raccolta dei dati, le indagini esistenti a livello nazionale e internazionale, analisi metodologica, esempi di misurazione della circolarità in ambito micro/macro economico e applicazioni empiriche.
(testi)
J. H. Stock and M. W. Watson, Introduction to Econometrics, most recent available edition
Lecture notes and teaching materials made available by the teacher during the class
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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Dal al |
Modalità di erogazione
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Tradizionale
A distanza
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
Prova orale
Valutazione di un progetto
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