Corsi di Studio del Dipartimento di Economia e Statistica "Cognetti de Martiis"

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)
Lo studente deve aver superato gli esami relativi agli insegnamenti di “Teoria statistica per le Decisioni” (secondo anno, primo semestre) e “Metodi quantitativi per l'economia” (secondo anno, secondo semestre) presenti nell’offerta formativa del Corso di Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni (CLEST). In particolare, si richiede allo studente di ripassare, ripercorrendo gli insegnamenti sopra indicati, quanto segue:
• la definizione di stimatore e le sue proprietà finite e asintotiche;
• la costruzione di intervalli di confidenza;
• la verifica di test d’ipotesi;
• i fondamenti del calcolo matriciale;
• i fondamenti della programmazione in R (verrà in ogni caso resa disponibile dal docente una dispensa sull’uso delle funzioni base di R);
• le assunzioni del modello di regressione lineare OLS e la sua interpretazione geometrica;
• le violazioni del modello OLS e le possibili soluzioni a tali violazioni (ad esempio, l’uso di variabili strumentali, GLS, ecc.).

MODULO ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE
Fornire gli elementi necessari alla comprensione dei processi di innovaizone a livello micro, meso e macro. Fornire una conoscenza dettagliata dei meccanismi sottostanti ai processi di innovazione in una serie di industrie.

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

L’insegnamento di “Entrepreneurship (Applied Econometrics)” si inserisce nella seconda fase del percorso formativo dell’indirizzo di economia (applicata) offerto dal Corso di Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni ed è volto a proporre un avanzamento teorico ed empirico rispetto ai fondamenti proposti nell’insegnamento di “Metodi quantitativi per l'economia” (Econometria).

L’insegnamento di “Entrepreneurship (Applied Econometrics)” si propone, pertanto, di:

• sviluppare la conoscenza di tecniche econometriche (classiche e non solo) volte a descrivere, interpretare e prevedere fenomeni economici di natura micro e macroeconomica;
• approfondire l’utilizzo empirico di tecniche econometriche attraverso lo studio di dati reali di natura economico-finanziaria;
• sviluppare, partendo da problemi identificati a priori, la capacità di svolgere una opportuna analisi econometrica a livello micro o macroeconomico;
• sviluppare la capacità di elaborare, sulla base dei dati raccolti/disponibili e della loro analisi, delle opportune considerazioni (ad esempio utili per i decisori politici o gli stakeholders) e di saperle comunicare con un lessico tecnico appropriato.

MODULO ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE
La conoscenza dei diversi approcci elaborati dalla teoria economica per studiare l'attività innovativa come un processo endogeno al sistema economico e capacità di stabilire connessione tra di essi.
 

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

Al termine dell’insegnamento, e sulla base degli obiettivi formativi, lo studente dovrà:

• conoscere gli aspetti teorici e applicativi dell’econometria;
• essere in grado di decidere in modo autonomo quali analisi econometriche effettuare per descrivere sinteticamente e al meglio le caratteristiche del campione preso in esame;
• essere in grado di leggere, interpretare e valutare in modo critico i risultati di analisi econometriche;
• essere in grado di divulgare i risultati delle analisi econometriche, dimostrando di padroneggiare un lessico tecnico appropriato e di saper redigere documenti di sintesi.

 

La modalità di insegnamento è in presenza (con diretta streaminig), per un totale di 72 ore di lezioni frontali: 36 ore MODULO ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE, 36 ore MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS). Nel corso di tali lezioni è prevista la realizzazione e la discussione di applicazioni empiriche, usando il software R.

Le lezioni della Prof.ssa Nava si terranno a partire dal 2 novembre 2021 il lunedì e il martedì  09-12 (Aula C1 - Campus Luigi Einaudi - Lungo Dora Siena - 100 - Torino) in presenza con contemporanea registrazione della lezione in streaming.

Per seguire le lezioni online accedere alla virtual room utilizzando il seguente link: https://unito.webex.com/meet/francesco.quatraro e https://unito.webex.com/meet/consuelorubina.nava

Tutte le videolezioni saranno successivamente disponibili sulla pagina Moodle dell'insegnamento.  

In relazione alla situazione sanitaria, eventuali turnazioni degli studenti in presenza saranno segnalate ad opera dell'Ateneo. Si consiglia di consultare frequentemente le pagine del sito riportanti le regole di accesso (distanziamento, uso di disinfettanti, mascherine, ecc.)

Le lezioni sono erogate in presenza, utilizzando le aule fino alla loro capienza massima. E' anche possibile seguire le lezioni in diretta streaming collegandosi alla pagina webex: https://unito.webex.com/meet/francesco.quatraro e https://unito.webex.com/meet/consuelorubina.nava. L'accesso degli studenti alle lezioni in presenza può avvenire esclusivamente attraverso il possesso del green pass e la prenotazione obbligatoria del posto in aula tramite il software Student booking.

MODULO ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE
Prova SCRITTA (domande a risposta multipla e/o domande aperte) e prova ORALE. Entrambe online.

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

La modalità di verifica dell’apprendimento è scritta e consta di tre parti:

• parte 1: la realizzazione di un lavoro di gruppo (max. 5 studenti per gruppo) relativo a una applicazione econometrica per lo studio di dati reali. In particolare, si richiede di:
  • definire una opportuna domanda di ricerca di natura economica;
  • raccogliere i dati necessari;
  • selezionare e applicare in R opportune tecniche econometriche per rispondere alla domanda di ricerca;
  • effettuare un commento critico conclusivo circa la presentazione dei risultati ottenuti;
  • riportare quanto descritto nei punti precedenti in un report scritto, corredato anche dai dati raccolti e i codici R utilizzati.

La consegna dell’elaborato deve avvenire almeno 10 giorni lavorativi prima della data dell’appello, pena la non partecipazione alle fasi successivi di accertamento dell’apprendimento. La parte 1 avrà l’assegnazione di un punteggio massimo di 10 punti (1/3 del voto complessivo);

• parte 2: 10 domande a risposta multipla sui concetti di base teorici ed empirici affrontati durante il corso, eventualmente partendo da un output di R. La parte 2 assegna 1 punto a ogni domanda corretta, -0.5 punti a ogni domanda errata e 0 punti a ogni domanda priva di risposta. Pertanto, il punteggio massimo conseguibile nella parte 2 sarà pari a 10 punti (1/3 del voto complessivo). L’accesso all’ultimo step di verifica (la parte 3) è vincolato al raggiungimento di un punteggio minimo di 7 punti nella parte 2. La prova dello studente che non raggiunga questo punteggio verrà considerata insufficiente ma negli appelli successivi non sarà necessario effettuare un nuovo lavoro di gruppo in quanto farà fede quanto inviato con riferimento alla parte 1;
• parte 3: due domande aperte, una teorica e una empirica partendo dal commento a un output di R. Tali domande avranno un punteggio massimo di 5 punti l’una. Pertanto, il punteggio massimo conseguibile nella parte 3 sarà pari a 10 punti (1/3 del voto complessivo).

La valutazione finale sarà il frutto della somma dei punteggi conseguiti nelle tre fasi di valutazione sopra elencati. La parte 3 si svolgerà subito dopo la realizzazione e la correzione da parte del docente della parte 2.

Per motivi organizzativi, gli studenti prenotati all'esame che non intendono sostenere la prova in quell'appello sono caldamente invitati a cancellare la propria iscrizione almeno 3 giorni prima dell'esame.

 

MODULO ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE

Il corso ha come obiettivo quello di sviluppare una comprensione approfondita dei processi economici sottostanti allo sviluppo dell’innovazione e conseguente crescita economica. Dopo una breve introduzione ai concetti rilevanti per la comprensione dei processi innovativi e di crescita, il corso analizza i principali modelli economici per l’analisi dell’innovazione sia a livello microeconomico (a livello d’impresa) che a livello industriale.

Il corso è strutturato in tre moduli principali. Nel primo sarà presentata una breve introduzione all’economia dell’innovazione con una breve discussione dei principali contributi alla disciplina. Il secondo modulo tratta del processo d’innovazione a livello d’impresa; verrà analizzata l’innovazione nelle grandi imprese (analisi delle spese in ricerca e sviluppo) e nelle piccole e medie imprese (innovazione di prodotto e di processo realizzata, il più delle volte, in maniera incrementale). Verranno inoltre discussi i diritti di proprietà (come brevetti e diritti d’autore) ed il loro utilizzo come strumenti di protezione ed incentivazione all’innovazione.  Nel terzo modulo verranno discussi i processi di innovazione in una serie di industrie sia tradizionali come l’industria dell’automobile che hightech come la farmaceutica e le industrie biotech.

 

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

• Modelli di regressione multipla: ripasso, verifica delle ipotesi, esempi di violazioni
  • Applicazioni con R
• Variabili binarie dipendenti: modello logit and probit
  • Teoria
  • Esempi
  • Applicazioni con R
• Dati Panel
  • Teoria
  • Esempi
  • Applicazioni con R
• Survival model
  • Teoria
  • Esempi
  • Applicazioni con R

Il programma è il medesimo per tutti gli studenti indipendentemente da fatto che riescano ad assistere alla totalità o maggior parte delle lezioni.

MOODLE link: https://elearning.unito.it/scuolacle/enrol/index.php?id=2557

MODULO ECONOMICS OF INNOVATION

The course aims to develop an understanding of the underlying economic processes leading to innovation and economic growth. After a brief introduction to the concepts relevant to the understanding of innovation processes and growth, the course analyzes the main economic models for the analysis of innovation both at the micro level (at company level) and at the industrial level. It then moves to consider how technological change has become the fundamental engine of economic growth.   The course is structured into three main modules. The first will be presented a brief introduction to the economy of innovation with a brief discussion of the main contributions to the discipline. The second module studies the innovation process at enterprise level; it will be analyzed innovation in large companies (analysis of R&D expenditures) and in small and medium-sized enterprises (product and process innovation realized, most of the time, incrementally). Property rights will also be discussed (such as patents and copyrights) and their use as a means of protection and incentives to innovation. In the third module we will discuss the processes of innovation in a number of traditional industries, such as the automotive industry, and in high-tech industires as pharmaceuticals and biotech.

 

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

• Multiple regression models: review, hypothesis testing, examples of violations
  
  • Applications with R
• Binary dependent variables: logit and probit model
  • Theory
  • Examples
  • Applications with R
• Panel data
  • Theory
  • Examples
  • Applications with R
• Survival model
  • Theory
  • Examples
  • Applications with R

The program is the same for all students regardless of whether they are able to attend all or most of the lessons.

MOODLE link: https://elearning.unito.it/scuolacle/enrol/index.php?id=2557

MODULO ENTREPRENEURSHIP (APPLIED ECONOMETRICS)

 

• Materiale fornito del docente (dispense, slides e codici in R).
• Train, K. E. (2009). Discrete choice methods with simulation. Cambridge university press.
• Kleiber and Z. Achim, Applied econometrics with R, Springer Science & Business Media, 2008.
• J. Faraway, Practical regression and ANOVA using R, Bath, University of Bath, 2002.
• H. Stock, M. W. Watson, Introduzione all’econometria, Milano, Pearson Education Italia, 2012.

DSA e DISABILITA'

Gli studenti DSA o con disabilità sono invitati a contattare tempestivamente l'ufficio "Studenti con disabilità" ufficio.disabili@unito.it per essere appropriatamente presi in carico, qualora non l'abbiano già fatto. Successivamente sono invitata a contattare il docente, mettendo sempre il cc nelle comunicazioni l'ufficio "Studenti con disabilità". 

Per la tutela della privacy, si invitano gli studenti DSA e con disabilità a NON inviare per nessun motivo al docente i certificati medici attestanti la disabilità. 

Gli studenti DSA e con disabilità possono fare richiesta per sostenere gli esami con il supporto degli strumenti compensativi e/o delle misure dispensative consultando la seguente pagina Studenti DSA e con variabilità e compilando il Modulo. 

Le richieste di strumenti compensativi e/o delle misure dispensative per l'esame devono pervenire al docente non oltre 30 giorni dalla data dell'appello.

 

CONTATTI CON IL DOCENTE

I docenti rispondono alle e-mail di studenti solo se provengono da indirizzo di posta UniTo. I docenti non rispondono a e-mail non firmate e/o che chiedono informazioni già pubblicate sul sito di dipartimento, sulla scheda e/o sulla pagina Moodle dell'insegnamento.

 

RICEVIMENTO

Il ricevimento della Prof.ssa Nava sarà erogato online nella sua pagine webex (https://unito.webex.com/meet/consuelo.nava) su prenotazione mercoledì dalle ore 12:15 alle ore 13:15.

 

EMERGENZA SANITARIA

In relazione all’evolvere della situazione sanitaria, sulla base delle indicazioni di Ateneo, le modalità dell’esame nonché dell’erogazione della didattica potranno subire variazioni.