Offerta Didattica
SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE
METODI APPLICATI PER LA VALUTAZIONE DEI SERVIZI IN ECONOMIA E FINANZA
Classe di corso: LM-56 - Scienze dell'economia
AA: 2021/2022
Sedi: MESSINA
| SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/05 | Affine/Integrativa | Libera | Libera | No |
| CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6 | 6 | 0 | 0 | 36 | 36 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Il corso ha come obiettivo quello di fornire agli studenti una idonea conoscenza della teoria della probabilità e delle variabili casuali, delle distribuzioni e dei principi dell’inferenza statistica, finalizzata alla valutazione dei servizi in economia e finanza, al controllo statistico della qualità dei processi e all’analisi degli eventi ad esito incerto (rischio). Lo studente sarà in grado di: - applicare, in modo consapevole, i modelli statistici per la qualità di processo ed il rischio di eventi, fornendo adeguata interpretazione ai risultati.Learning Goals
The course aims to provide students with a suitable knowledge of probability theory and random variables, distributions and principles of statistical inference, aimed at services evaluation in economics and finance, statistical control of process quality and analysis of events with uncertain outcome (risk). The student will be able to: - apply the statistical models for the quality of the process and the risk of events, providing adequate interpretation to the results.Metodi didattici
Il corso è articolato in lezioni ed esercitazioni teoriche e pratiche, con applicazioni su grandi basi di dati, tramite l’utilizzo di package specificiTeaching Methods
The lessons deal with theoretical topics and related applications on large dataset. A support of "open source" packages will be provided to students to face the practical contents of the coursePrerequisiti
Conoscenza di statistica e calcolo delle probabilità a un livello intermedio.Prerequisites
Knowledge of statistics and probability at an intermediate level is recommended.Verifiche dell'apprendimento
La prova d'esame verte sia sull’accertamento della conoscenza della teoria, sia sulla capacità di applicare su dati empirici o simulati quanto appreso. Viene giudicato sufficiente il raggiungimento, da parte dello studente, di un livello di preparazione che gli permetta di individuare correttamente, e mettere in pratica, la metodologia di indagine utile per affrontare un problema specifico. La valutazione cresce in misura diretta al grado di autonomia dello studente nell’analisi e nel confronto fra modelli e metodologie alternative.Assessment
The knowledge acquired by the student in theoretical issues and the ability to face application problems are evaluated. A level of knowledge that allows the student to utilize proper methods to solve specific problems is appreciated, as well as the ability to compare alternative methods. In addition, the ability to critically analyze the results is positively evaluated.Programma del Corso
La logica dell'analisi controfattuale. Strumenti statistici per la valutazione dei programmi: Esperimenti randomizzati ed effetti di un trattamento. Effetti di un trattamento endogeno. Modelli di regressione ad Endogenous Switching. Stima degli effetti causali. Difference-in-Differences, Propensity Score Matching, Regression Discontinuity Design.Course Syllabus
The Rationale for Counterfactual Analysis, Statistical Tools for Program Evaluation: Randomized Controlled Experiments and treatment effects. Endogenous Treatment effects. Endogenous Switching Regression Models. Causal effects estimation methods. Difference-in-Differences, Propensity Score Matching, Regression Discontinuity Design.Testi di riferimento:
1). How Do We Know if a Program Made a Difference? A Guide to Statistical Methods for Program Impact Evaluation. Author(s): Lance P, Guilkey D, Hattori A, Angeles G. https://www.measureevaluation.org/resources/publications/ms-14-87-en
2). Khandker, Shahidur R.; Koolwal, Gayatri B.; Samad, Hussain A..2009. Handbook on impact evaluation: quantitative methods and practices (English). Washington, D.C.: World Bank Group. http://documents.worldbank.org/curated/en/650951468335456749/Handbook-on-impact-evaluation-quantitative-methods-and-practices
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: ANTONINO DI PINO INCOGNITO
Orario di Ricevimento - ANTONINO DI PINO INCOGNITO
| Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
|---|---|---|---|
| Giovedì | 14:00 | 19:00 | per via telematica, su appuntamento sulla Chat di Microsoft Team di Ateneo |
Note:
- Segui Unime su:
