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Metodi di valutazione e dati longitudinali (non attivo nell'a.a. 2016/2017)

Oggetto:

Methods of evaluation and longitudinal data

Oggetto:

Anno accademico 2016/2017

Codice dell'attività didattica
SCP0471
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino [009504]
Anno
2° anno
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-S/05 - statistica sociale
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Lo studente dovrebbe possedere conoscenze di livello intermedio di statistica inferenziale e di econometria.
The student should have an intermediate knowledge of inferential statistics and econometrics.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

  Modulo sulla valutazione delle politiche:
L’obiettivo del modulo è quello di introdurre lo studente ai concetti e ai modelli utilizzati nella valutazione empirica ex-ante ed ex-post delle politiche.

Modulo sull'analisi di dati longitudinali:
L'obiettivo del modulo è di introdurre lo studente ai modelli per dati longitudinali in ambiti disciplinari diversi e ai vantaggi dell'impiego di questi dati per l'individuazione di effetti causali. 

   

Part on policy evaluation analysis:
The aim of the course is to introduce the students to the theory and the practice of ex-ante and ex-post policy evaluation methods.

Part on longitudinal data analysis:
Aim of this part is to introduce the students to longitudinal data modeling in different contexts and to illustrate the advantages of longotudinal data fot the identification of causal effects.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Modulo sull'analisi di dati longitudinali:
Lo studente dovrà possedere una buona conoscenza degli argomenti trattati durante il corso 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, dei metodi di stima parametrici e semi-parametrici (modello di Cox), dell’inclusioni di covariate che variano nel tempo, dei modelli con destinazioni multiple. Dovrà inoltre essere in grado di scrivere la verosimiglianza completa e parziale in svariati casi applicativi, per modelli in tempo continuo e discreto. 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.

 

   

Part on longitudinal data models:
We expect students to have acquired good knowledge of the topics covered in the course. Studens should understand the rationale of duration models, parametric and semi-parametric estimation methods, of the inclusion of time-varying covariates, and multiple destination models. Students should be able to write full and partial likelihood functions in many applied contexts, for continuous and discrete time models. They 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 be able to interpret the basic output of standard statistical packages estimating duration and static panel data models.

 

 

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Modalità di insegnamento

Lezioni frontali, esercitazioni in aula informatica con dati reali e simulati,  e esercitazioni "carta e penna".

   

Frontal lectures, laboratory sessions on real and simulated data, and pen and pencil exercises.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

   Modulo sulla valutazione delle politiche:
Lo studente dovrà essere in grado di svolgere e discutere autonomamente semplici analisi di valutazione delle politiche, utilizzando la notazione degli outcome potenziali, i modelli DID e il propensity score matching.

Modulo sull'analisi di dati longitudinali:
Verifica scritta al termine del corso. inoltre durante il corso verranno proposte esercitazioni in laboratorio nelle quali lo studente produrrà brevi relazioni scritte sul lavoro svolto.

   

Part on Policy evaluation:
The student shall be able to conduct and comment simple policy evaluation analyses, using the potential outcomes notation, the DID models, and the propensity score matching.

Part on longitudinal data analysis:
Written test at the end of the course. Short written reports on lab sessions during the course.

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Attività di supporto

Modulo sull'analisi di dati longitudinali:

Esercitazioni su pc con programma STATA.

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Programma

  Modulo sulla valutazione delle politiche
Dati, esperimenti, e la notazione degli outcome potenziali.

Modulo sull'analisi di dati longitudinali.
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 per l'analisi di dati panel (statici)
Effetti fissi e effetti random e relativi stimatori
Modelli per dati panel binari

   

Part on Policy evaluation analysis:
Data, experiments, and the potential outcomes notation.


Part on longitudinal data analysis:
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) Models for panel data (static)
Fixed and random effects
Panel data models for binary data

Testi consigliati e bibliografia

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Modulo sulla valutazione delle politiche:
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.

Modulo sull'analisi di dati longitudinali:
Box-Steffensmeier, Jones "Event history modeling. A guide for social scientists", Cambridge University Press (ordinabile su Amazon, circa 35 euro incluse spedizione).

   

Part on policy evaluation:
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 computer codes and commented results from the laboratories organized during the course in the computer lab.

Part on longitudinal data:
Box-Steffensmeier, Jones "Event history modeling. A guide for social scientists", Cambridge University Press.

 



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Note

Orario Lezioni

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 25/05/2016 16:30
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