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Oggetto:
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Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche (non attivo nell'a.a. 2020/2021)

Oggetto:

Longitudinal data analysis and policy evaluation

Oggetto:

Anno accademico 2020/2021

Codice dell'attività didattica
ECM0101
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino [009504]
Anno
2° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-S/05 - statistica sociale
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano e Inglese
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Si prevede che gli studenti abbiano già acquisito e assimilato i contenuti dei corsi di Statistica ed Econometria.


The students should have knowledge of the contents of the courses: Statistics and Econometrics.

Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi


Il primo obiettivo dell'insegnamento è di introdurre lo studente ai modelli per dati longitudinali (dati di durata e dati panel) in ambiti disciplinari diversi. Il secondo obiettivo è di introdurre all'uso delle principali tecniche di valutazione delle politiche attraverso lezioni teoriche, lettura di articoli scientifici, e laboratori.


A first aim of the course is to introduce the students to longitudinal data modeling (duration data and panel data) in different contexts. A second aim is to introduce the student to the main quantitative models for policy evaluation, by means of face to face lessons devoted to the theory, to the study of a selection of journal articles, and to practical laboratories.


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Risultati dell'apprendimento attesi


Lo studente dovrà possedere una buona conoscenza degli argomenti trattati ed essere in grado di utilizzare consapevolmente gli strumenti acquisiti. In particolare, dovrà dimostrare di padroneggiare i fondamenti logici dei modelli per dati di durata (anche detti modelli di sopravvivenza) e dei modelli con destinazioni multiple, nonché dei vari metodi di stima metodi di stima. Dovrà aver compreso i fondamenti logici dei modelli (statici) per dati panel quantitativi e binari, con particolare rifermento ai modelli a effetti fissi e random, e dei relativi stimatori. Lo studente dovrà inoltre aver acquisito la capacità di interpretare i risultati delle stime dei modelli trattati. Dovrà aver acquisito la capacità di analizzare un problema di valutazione delle politiche nel caso di esperimenti sociali e di studi osservazionali, individuare gli eventuali processi di selezione nei gruppi di trattamento e di controllo e i rischi di distorsione che possono generare, e di scegliere i modelli più appropriati per identificare l'effetto causale delle politiche.



We expect students to acquire good knowledge of the topics covered in the course. Students should be aware of the rationale of duration models, parametric and semi-parametric estimation methods, of the inclusion of time-varying covariates, and multiple destination models. Students should understand the rationale of static panel data models for quantitative and binary data, and of the fixed and random model estimators. Students should also have to competence to interpret the basic output of standard statistical packages. In addition, the course aims at providing the tools to study the impact of public policies both with social experiments and with observational data; to recognize the potential selection processes into the treatment- and control groups and the consequent risk of selection bias in the effect estimates; the ability to choose the most appropriate econometric models for the treatment effect estimation.


 

 

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Modalità di insegnamento


Lezioni frontali di teoria, esercitazioni in aula, esercitazioni in aula informatica con dati reali e simulati, di applicazione dei modelli presentati, laboratori di simulazioni monte-carlo (softwares: Stata e SAS)



Lectures, excercise sessions,  lab sessions on real and simulated data on the application of the models presented in the course, laboratories on monte-carlo simulation (softwares: Stata e SAS).

 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Modulo: Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche, Sottomodulo 1 (6 cfu) - Contini
Verifica scritta al termine dell'insegnamento 3 esercizi semi-strutturati, comprendenti quesiti di carattere teorico e interpretazione di risultati di analisi svolte.

Modulo: Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche, sottomodulo 2 (3 cfu) - Leombruni+Modulo: Laboratorio di valutazione delle politiche (3 cfu) - Leombruni
L'esame finale consiste in una prova scritta, divisa in:
- una parte strutturata di teoria, con item a scelta multipla e item vero/falso.
- due esercizi semi strutturati, in cui lo studente deve commentare i risultati di analisi di valutazione presentati nel testo, discutendo gli aspetti specifici richiesti.

Module: Longitudinal data analysis and policy evaluation, Submodule 1 (6 cfu) - Contini
Written test at the end of the course with three semi-structured exercises. 
Students will be asked questions on  the theoretical background and on the intepretation of the results of statistical analyses.

Module: Longitudinal data analysis and policy evaluation, Submodule 2 (3 cfu) - Leombruni (3 cfu)+Module: Lab on policy evaluation (3 cfu) - Leombruni
The final examination will consist in a written test, divided as:
- a stuctured exam, with multiple choice or true/false items
- two semi-structured exercises,  where the student is asked to comment the results of an evaluation analysis.

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Programma

Modulo: Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche (9 cfu)

sottomodulo 1 (6 cfu) - Contini

1) Analisi della sopravvivenza: 
Metodi parametrici e non-parametrici. 
Modello semi-parametrico di Cox e piecewise constant. 
Covariate variabili nel tempo.
Modello a rischi competitivi.
Modelli di durata per tempo discreto.

2) Modelli statici per l'analisi di dati panel  
Effetti fissi e effetti random e relativi stimatori
Modelli per dati panel binari

Sottomodulo 2 (3 cfu) - Leombruni

3) Concetti  di valutazione delle politiche
Esperimenti sociali e studi osservazionali
La notazione degli outcome potenziali
Casi di violazione della assegnazione al trattamento

4) Modelli di valutazione delle politiche
Stimatori delle differenze nelle differenze
Modelli di regressione discontinua, sharp e fuzzy
Stime basate sull'abbinamento statistico e propensity score matching.

Modulo: laboratorio di valutazione delle politiche (3 cfu) - Leombruni

Applicazione dei metodi visti nel modulo teorico a casi studio. 


Module: Longitudinal data analysis and policy evaluation (9 cfu)

submodule 1 (6 cfu) - Contini

1) Survival analysis: 
Parametric and non-parametric methods 
Cox and piecewise constant models.
Time varying covariates.
Competiting risks model.
Duration models for discrete time data.

2) Static models for panel data  
Fixed and random effects
Panel data models for binary data

submodule 2 (3 cfu) - Leombruni

3) Policy evaluation concepts
Social experiments and observational data
The potential outcome notation
Compliance violations and concerns

4) Policy evaluation models
Diference in differences estimators
Regression discontinuity desing, sharp and fuzzy
Matching based estimators and propensity score matching

Module: lab on policy evaluation (3 cfu) - Leombruni

Applications of the theoretical concepts to case-studies. 

Testi consigliati e bibliografia

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Modulo: Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche, Sottomodulo 1 (6 cfu) - Contini

Box-Steffensmeier, Jones "Event history modeling. A guide for social scientists", Cambridge University Press (ordinabile su Amazon)
Jenkins "Survival analysis", pdf scaricabile da https://www.iser.essex.ac.uk/files/teaching/stephenj/ec968/pdfs/ec968lnotesv6.pdf
Materiali preparati dalla docente (disponibili online)

Modulo: Analisi dei dati longitudinali e valutazione delle politiche, sottomodulo 2 (3 cfu) - Leombruni+Modulo: Laboratorio di valutazione delle politiche (3 cfu) - Leombruni

Come materiale didattico, verrà utilizzato il testo Stock J.H., Watson M.W. (vari anni), Introduzione all’econometria, Pearson Education Italia, Milano; nonché i codici e i risultati commentati dei laboratori in aula informatica svolti durante il corso.

Module: Longitudinal data analysis and policy evaluation, Submodule 1 (6 cfu) - Contini

Box-Steffensmeier, Jones "Event history modeling. A guide for social scientists", Cambridge University Press 
Jenkins "Survival analysis", downloadable pdf on https://www.iser.essex.ac.uk/files/teaching/stephenj/ec968/pdfs/ec968lnotesv6.pdf
Materials prepared by the teacher (available online)

Module: Longitudinal data analysis and policy evaluation, Submodule 2 (3 cfu) - Leombruni (3 cfu)+Module: Lab on policy evaluation (3 cfu) - Leombruni

As teaching materials, the textbook by Stock J.H. and Watson M.W. (Introduzione all’econometria, Pearson Education Italia, Milano) will be used, plus the handouts and other materials about the laboratories organized during the course.



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Note

Si prevede che gli studenti abbiano già acquisito e assimilato i contenuti dei corsi di Statistica ed Econometria.

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Moduli didattici

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Ultimo aggiornamento: 08/07/2020 12:14
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