Economia politica - Economics

Obiettivi formativi

L’insegnamento mira ad illustrare sia dal punto di vista grafico che metodologico le principali tecniche di analisi delle serie storiche economiche e finanziarie. Lo studente imparerà a costruire modelli per serie storiche. Per l’analisi dei dati reali si prevede il ricorso al software statistico R, inteso come strumento di lavoro ma anche di approfondimento dei modelli teorici e della loro applicabilità alle situazioni reali.
Gli studenti che abbiano superato l’esame con successo avranno acquisito la conoscenza e le tecniche principali di costruzione di modelli statistici ed econometrici per serie storiche sia economiche che finanziarie.
Gli studenti che abbiano superato l’esame con successo avranno inoltre acquisito una sensibilità all’analisi empirica dei dati: mediante gli strumenti metodologici introdotti nel corso, e le elaborazioni in laboratorio mediante software statistico R sapranno valutare il modello più adeguato a rappresentare il fenomeno reale sotto indagine. A partire da problemi reali, quindi, sapranno definire la strategia statisticamente migliore per analizzare i fenomeni economici e finanziari.
Gli studenti saranno in grado di analizzare criticamente i risultati ottenuti evidenziando vantaggi e svantaggi delle procedure adottate. La capacità critica degli studenti verrà stimolata attraverso l’analisi di casi reali e mediante la presentazione finale di un progetto di ricerca. La valutazione del report riguarderà anche la capacità dello studente di comunicare adeguatamente quanto appreso e di esporre i risultati dell’analisi quantitativa.
La comprensione delle metodologie illustrate durante le lezioni permetterà agli studenti di approfondire l’analisi di modelli differenti non considerati durante il corso e di comprenderne vantaggi e limitazioni.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di introdurre gli studenti allo studio dell’economia pubblica a un livello avanzato. In particolare, l’obiettivo del corso è approfondire alcune tematiche relative al ruolo del settore pubblico nell’economia e alle principali variabili di finanza pubblica oggetto di dibattito attuale. Lo sviluppo del programma consentirà agli studenti di acquisire le necessarie conoscenze teoriche sia per confrontarsi con cognizione sul tema generale dell’opportunità dell’intervento pubblico nell’economia sia per cogliere gli aspetti specifici del dibattito economico e politico sul ruolo del settore pubblico. A tale scopo, gli aspetti teorici (soprattutto in materia di spesa pubblica, saldi di bilancio, debito, lotta alla disuguaglianza e alla povertà, ecc.) saranno integrati dallo studio di alcune applicazioni pratiche degli strumenti di intervento pubblico sia nel contesto nazionale sia in quello internazionale, con particolare riferimento a quello europeo.

Al termine del corso e una volta superato l’esame, gli studenti saranno in grado di comprendere la produzione della ricerca moderna in economia pubblica. In particolare, potranno valutare criticamente i principali modelli teorici ed empirici riguardo alla crescita della spesa pubblica, alla sostenibilità dei saldi di bilancio e alla formazione delle decisioni politiche, in seguito ai diversi sistemi di voto. Gli studenti potranno utilizzare questi modelli per analizzare e interpretare ad un livello avanzato le dinamiche osservate nella realtà economica, potendo partecipare attivamente all’analisi economica e al dibattito di politica economica.

A seguito della frequenza delle lezioni del corso e al superamento dell’esame, le conoscenze di livello avanzato acquisite dallo studente su numerose tematiche e su alcuni strumenti di analisi potranno essere utilmente applicate in ambiti professionali nel settore pubblico ed economico. In particolare, gli studenti saranno in grado di preparare documenti di analisi economica con attenzione alle implicazioni di policy, di analizzare i dati di contabilità pubblica valutando in modo autonomo l’andamento delle principali variabili macroeconomiche legate al ruolo del settore pubblico nell’economia. La possibilità di comprendere i contributi prodotti, anche di recente, nell’area dell’economia pubblica di livello avanzato consentirà agli studenti di elaborare loro stessi ricerche teoriche e analisi empiriche di buon livello su queste tematiche.

Obiettivi formativi

Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari negli ultimi
anni, in particolare nel campo della scienza dei dati e dell'analisi. Offre una vasta
gamma di librerie e strumenti che possono essere utilizzati per la manipolazione,
l'analisi e la visualizzazione dei dati. Python è particolarmente adatto per l'economia
perché è open-source, ha una sintassi semplice e può gestire facilmente grandi set
di dati. In questo corso introduttivo di Python per l'economia di 12 settimane,
esploreremo i concetti di base e gli strumenti della programmazione in Python, con
un focus su come possono essere applicati ai dati economici.

Alla fine di questo corso, gli studenti avranno una solida base nella programmazione
in Python e saranno in grado di applicare le loro competenze a vari compiti legati
all'economia, dalla manipolazione dei dati alla modellazione predittiva. Avranno
anche acquisito un apprezzamento per la potenza e la flessibilità di Python come
strumento per l'analisi economica.
Prerequisiti:
Per ottenere il massimo da questo corso di Python per l'economia, gli studenti
dovrebbero avere una conoscenza di base dell'economia e della statistica.
Familiarità con i concetti di programmazione e la sintassi sarà utile, ma non richiesta.
Gli studenti dovrebbero avere accesso a un computer con una connessione internet
e dovrebbero essere in grado di installare software sui propri dispositivi. In
particolare, dovrebbero installare Python e la distribuzione Anaconda, che include
Jupyter Notebook.
È consigliato che gli studenti portino un laptop a ogni lezione, poiché lavoreremo
insieme su esempi ed esercizi. Inoltre, gli studenti dovrebbero essere pronti a
trascorrere del tempo fuori dalla lezione lavorando su compiti e progetti.

Obiettivi:
L'obiettivo principale di questo corso di Python per l'economia è fornire agli studenti
le conoscenze e le competenze necessarie per applicare la programmazione in
Python ai dati economici. Alla fine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado
di:
1. Comprendere i concetti di base e la sintassi del linguaggio di
programmazione Python.
2. Utilizzare Python per eseguire analisi, visualizzazione e manipolazione dei
dati economici.
3. Applicare tecniche di analisi statistica ai dati economici con librerie Python
come SciPy e StatsModels.
4. Creare e utilizzare modelli di machine learning per prevedere risultati
economici.

5. Sviluppare una familiarità con varie librerie Python, come NumPy, Pandas,
Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn, e comprendere quando utilizzarle per
compiti specifici.
6. Utilizzare Python per lavorare con diversi tipi di dati e sviluppare una
comprensione di come analizzare e interpretare queste informazioni.
7. Lavorare su progetti finali che permetteranno loro di applicare le
competenze e le conoscenze acquisite a problemi economici reali.
Per il progetto finale di questo corso di Python per l'economia, a ciascun gruppo
verrà fornito un dataset. Ogni gruppo riceverà un sottoinsieme del dataset con cui
lavorare. Il progetto coinvolgerà l'esecuzione di tecniche standard di ispezione e
visualizzazione dei dati, nonché l'implementazione dei vari modelli trattati durante il
corso. Il progetto finale sarà valutato in base alla qualità e completezza del progetto.

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi
Conoscenza e capacità di comprensione:
Il corso si prefigge l’obiettivo di fornire i concetti e gli elementi teorici fondamentali dell’Economia dell’Innovazione facendo riferimento sia al processo innovativo in quanto tale - enfatizzando le determinanti, gli ostacoli e la natura del processo di diffusione dell’innovazione tecnologica – sia alle implicazioni economiche dello stesso. Utilizzando gli elementi conoscitivi e gli strumenti analitici che riceveranno, gli studenti sapranno definire ed analizzare i fenomeni tecnologici ed innovativi, le loro conseguenze economiche e le politiche ad essi connesse.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Applicando gli strumenti teorici ed analitici forniti
durante il corso gli studenti saranno in grado di analizzare fenomeni chiave per l’Economia dell’Innovazione quale l’introduzione dell’innovazione di processo e di prodotto, il legame tra input e output innovativi, la
dinamica dei brevetti, l’impatto economico ed occupazionale dell’innovazione nonché il legame che intercorre tra quest’ultima e la struttura dei mercati.

Autonomia di giudizio:
Gli studenti svilupperanno autonomia di giudizio per quanto concerne l’analisi degli effetti economici dell’innovazione comprendendo le differenze tra le diverse tipologie di innovazione ed il legame tra le potenziali conseguenze economiche dell’innovazione ed il contesto strutturale e di mercato ove tali conseguenze si dispiegano.

Abilità comunicative:
Gli studenti svilupperanno la capacità di utilizzare gli strumenti analitici propri dell’analisi economica al fine di comprendere e di illustrare in forma scritta e orale le caratteristiche, le determinanti e le implicazioni economiche dell’innovazione tecnologica.

Capacità di apprendere:
Gli studenti saranno in grado di apprendere nozioni riguardanti le caratteristiche salienti ed il processo evolutivo che caratterizza il cambiamento tecnologico e l’innovazione riconoscendo le eterogeneità che caratterizzano il medesimo processo ed interpretando in modo critico le implicazioni economiche delle diverse forme di innovazione.

Obiettivi formativi

Il corso è articolato in un modulo che comprende lezioni frontali e attività di gruppi di lavoro consistenti nella preparazione di presentazione, analisi e discussione di articoli, saggi e libri e elaborazione di data set e l’utilizzo di serie storiche che concorrono a formare le competenze dello studente. Quest’ultimo sarà in grado di applicare in maniera concreta le conoscenze acquisite, così da favorire l’autonomia di giudizio e raffinare la capacità di problem solving.
Specificatamente, lo studente saprà:
 Comprendere le teorie sul cambiamento e sulla trasformazione di un sistema economico nel lungo periodo;
 Applicare le conoscenze acquisite sul sistema economico in riferimento ai differenti modelli nazionali e internazionali;
 Comunicare e mettere in atto le competenze acquisite nell’analisi concreta di casi studio;
 Proseguire e valorizzare, in maniera autonoma, nel corso della propria vita professionale gli strumenti di analisi e di comparazione in modo da avere un atteggiamento critico nei confronti della varietà e della dinamica dei modelli di sviluppo.
 Il ruolo e l’impatto socio-economico delle istituzioni

Tali obiettivi sono raggiunti partendo da una chiara definizione di Sistema economico che rappresenta il sistema di consuetudini, norme e regole. Durante il corso si approfondiranno dei casi studio legati a particolari aree regionali: Europa (Italia, Germania, Inghilterra, Francia, Spagna) Stati Uniti, Cina, Giappone, India, Russia e Asia.
Durante il corso si approfondiranno anche gli aspetti legati al rapporto tra il contesto regionale e quello globale; in quest’ottica saranno approfondite le differenze tra l’impostazione Civil Law, quella Common Law e, soprattutto, i meccanismi della Path Dependance. Il corso si soffermerà poi su alcuni topics: le migrazioni internazionali; le crisi economiche; le disuguaglianze nel lungo periodo.

Allo scopo di sviluppare capacità critiche e di giudizio e rendere di conseguenza gli studenti capaci di padroneggiare modelli di sviluppo economico, il corso farà riferimento a tecniche e strumenti in grado di favorire l’apprendimento e la conoscenza; in tale direzione durante il corso si svolgeranno alcune attività, quali:
 Esercitazioni di natura teorica e pratica sulle tematiche affrontate durante il corso;
 Presentazione di casi di studio e di relativi report scritti, anche con il supporto di testimonial esterni;
 Testimonianze di eminenti studiosi in ambito socio- economico;
 Lavori di gruppo consistenti in Presentazioni di project work e discussione di papers

Al termine del corso lo studente avrà una buona conoscenza del contesto socio-economico globale e delle sue implicazioni nei vari periodi storici. Lo studente sarà in grado di conoscere ed interpretare in maniera critica i diversi modelli di sviluppo. Pertanto, lo studente sarà in grado di contribuire criticamente e con una propria capacità operativa all’analisi economica.

Obiettivi formativi

Il corso offre ai partecipanti gli strumenti teorici, metodologici e tecnici utili per comprendere l’organizzazione dell’economia dal punto di vista spaziale e geografico. I principali temi trattati sono: le dinamiche di sviluppo economico regionale e di riproduzione degli squilibri alle diverse scale geografiche; le logiche e i modelli di localizzazione delle attività economiche e delle reti di imprese, a livello locale e globale; le relazioni tra innovazione, tecnologia e territorio; le politiche territoriali per lo sviluppo e l’innovazione. Il corso integra i contributi teorici più recenti della geografia economica, dell’economia spaziale e urbana, delle scienze regionali e della statistica spaziale. Il corso è costituito da lezioni frontali e alcune ore di laboratorio. Nel laboratorio, gli studenti acquisiranno familiarità con la cartografia digitale, i sistemi informativi geografici, il trattamento e l’elaborazione di dati spaziali e la produzione di carte tematiche.

Obiettivi formativi

Gestione degli approcci di modellazione macroeconomica e delle tecniche computazionali in
macroeconomia e finanza. Il corso MACROFIN è pensato per gli studenti magistrali, fungendo da
ponte tra la macroeconomia di livello intermedio e quella di livello PhD. Questo corso introduce gli
studenti all'analisi dei modelli di ciclo economico reale nei mercati completi e incompleti, con agenti
eterogenei e frizioni finanziarie. Una prima parte del corso si concentra su: costruire modelli di ciclo
economico di riferimento, derivare equilibri competitivi vs equilibri centralizzati, definire modelli in
forma ricorsiva (equazione di Bellman), risolverli e simularli con metodi locali e globali. Una
seconda parte del corso avanza verso modelli di equilibrio generale con mercati incompleti, agenti
eterogenei e frizioni finanziarie.

Obiettivi formativi

Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari negli ultimi
anni, in particolare nel campo della scienza dei dati e dell'analisi. Offre una vasta
gamma di librerie e strumenti che possono essere utilizzati per la manipolazione,
l'analisi e la visualizzazione dei dati. Python è particolarmente adatto per l'economia
perché è open-source, ha una sintassi semplice e può gestire facilmente grandi set
di dati. In questo corso introduttivo di Python per l'economia di 12 settimane,
esploreremo i concetti di base e gli strumenti della programmazione in Python, con
un focus su come possono essere applicati ai dati economici.

Alla fine di questo corso, gli studenti avranno una solida base nella programmazione
in Python e saranno in grado di applicare le loro competenze a vari compiti legati
all'economia, dalla manipolazione dei dati alla modellazione predittiva. Avranno
anche acquisito un apprezzamento per la potenza e la flessibilità di Python come
strumento per l'analisi economica.
Prerequisiti:
Per ottenere il massimo da questo corso di Python per l'economia, gli studenti
dovrebbero avere una conoscenza di base dell'economia e della statistica.
Familiarità con i concetti di programmazione e la sintassi sarà utile, ma non richiesta.
Gli studenti dovrebbero avere accesso a un computer con una connessione internet
e dovrebbero essere in grado di installare software sui propri dispositivi. In
particolare, dovrebbero installare Python e la distribuzione Anaconda, che include
Jupyter Notebook.
È consigliato che gli studenti portino un laptop a ogni lezione, poiché lavoreremo
insieme su esempi ed esercizi. Inoltre, gli studenti dovrebbero essere pronti a
trascorrere del tempo fuori dalla lezione lavorando su compiti e progetti.

Obiettivi:
L'obiettivo principale di questo corso di Python per l'economia è fornire agli studenti
le conoscenze e le competenze necessarie per applicare la programmazione in
Python ai dati economici. Alla fine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado
di:
1. Comprendere i concetti di base e la sintassi del linguaggio di
programmazione Python.
2. Utilizzare Python per eseguire analisi, visualizzazione e manipolazione dei
dati economici.
3. Applicare tecniche di analisi statistica ai dati economici con librerie Python
come SciPy e StatsModels.
4. Creare e utilizzare modelli di machine learning per prevedere risultati
economici.

5. Sviluppare una familiarità con varie librerie Python, come NumPy, Pandas,
Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn, e comprendere quando utilizzarle per
compiti specifici.
6. Utilizzare Python per lavorare con diversi tipi di dati e sviluppare una
comprensione di come analizzare e interpretare queste informazioni.
7. Lavorare su progetti finali che permetteranno loro di applicare le
competenze e le conoscenze acquisite a problemi economici reali.
Per il progetto finale di questo corso di Python per l'economia, a ciascun gruppo
verrà fornito un dataset. Ogni gruppo riceverà un sottoinsieme del dataset con cui
lavorare. Il progetto coinvolgerà l'esecuzione di tecniche standard di ispezione e
visualizzazione dei dati, nonché l'implementazione dei vari modelli trattati durante il
corso. Il progetto finale sarà valutato in base alla qualità e completezza del progetto.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di insegnare le basi dell’utilizzo del software statistico Stata, con particolare attenzioni alla gestione di dataset di microdati per l’analisi dei principali fenomeni legati all’economia sanitaria.
Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di importare i dati in Stata a partire da diversi formati (.txt, .csv, .dta, ecc) e con diverse modalità, di ordinare e preparare i dati per le successive elaborazioni statistiche e di effettuare in autonomia statistiche descrittive ed inferenziali.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso sono quelli di fornire un'introduzione ai metodi della storia economica quantitativa insieme all’ analisi di alcuni dei principali risultati della ricerca storica di interesse per gli economisti. Anche se il corso è stato progettato in prospettiva europea, l'economia globale è presa in considerazione per confronto.

Obiettivi formativi

l Corso mira a far conoscere agli studenti il dibattito recente di teoria della politica monetaria. A tal fine, vengono preliminarmente forniti i concetti, le metodologie e gli strumenti analitici necessari per apprendere gli impianti teorici avanzati esistenti in argomento. Particolare attenzione viene prestata all'analisi dei sistemi dinamici, ai metodi di formazione delle aspettative e ai fondamenti della teoria dei giochi. Sulla base di questi elementi concettuali ed analitici, il corso si pone l’obiettivo generale di approfondire le principali questioni teoriche che hanno contribuito a definire i regimi di politica monetaria realizzati nell'esperienza concreta degli ultimi anni. In tal modo, il corso vuole consentire agli studenti di comprendere il dibattito corrente sui successi conseguiti e sui limiti incontrati dall'operato delle banche centrali dei principali paesi industrializzati. Ciò richiede di dedicare una parte specifica del corso ai modelli teorici recentemente utilizzati per individuare il comportamento ottimale della banca centrale. In tal modo, si vuole offrire allo studente la possibilità di apprendere, sia elementi teorici avanzati utili per comprendere il mondo economico reale e indispensabili per chi voglia proseguire ulteriormente gli studi di economia, sia l’operare concreto delle autorità monetarie, di particolare interesse per chi fosse interessato a questioni monetarie e finanziarie e intendesse entrare nel mercato del lavoro al termine della laurea magistrale. L’acquisizione di tutti gli strumenti necessari al conseguimento dei fini didattici viene garantita da specifiche sezioni del programma.

Gli studenti che superano l’esame conoscono a un livello intermedio-avanzato la più recente teoria della politica monetaria e capiscono i più recenti modelli teorici sui quali si fonda il comportamento delle banche centrali dei principali paesi industrializzati. Questi studenti possiedono gli strumenti matematici ed economici avanzati richiesti a tal fine e hanno una conoscenza particolarmente apprezzabile della teoria dei giochi e della dinamica economica. Essi comprendono i problemi introdotti dalla presenza dell’incertezza moltiplicativa nella modellizzazione dell’economia monetaria. Conoscenze specifiche riguardano la teoria della politica monetaria, sia di tipo Nuovo Classico che di tipo Nuovo Keynesiano, la costruzione di vincoli all’agire delle banche centrali e il problema della trasparenza nella definizione della politica monetaria. La simulazione dei sistemi dinamici è nota a livello introduttivo.

Gli studenti che superano l’esame sono in grado di capire il dibattito corrente sulla teoria della politica monetaria e di leggere senza problemi i rapporti nazionali e internazionali sulla politica monetaria prodotti dalle principali istituzioni private e pubbliche (a partire dai bollettini e dai rapporti annuali delle banche centrali, della Banca dei Regolamenti Internazionali, del Fondo Monetario Internazionale e delle altre principali istituzioni internazionali). Possono anche leggere senza difficoltà articoli scientifici in materia fino a un livello intermedio-avanzato. Sanno inoltre costruire modelli di pari livello che utilizzano la teoria dei giochi e i metodi di ottimizzazione dinamica. Sono altresì in grado di simulare la risposta delle variabili economiche agli shock in modelli dinamici stocastici di equilibrio generale introduttivi, utilizzando il software Dynare, di pubblico dominio. Possono, infine, comprendere le motivazioni sottostanti le scelte effettuate dalle banche centrali e derivare i loro effetti sulle principali variabili economiche, correnti e attese.

Obiettivi formativi

Risultati di apprendimento e competenze sviluppate:[1]
      Sviluppare una comprensione della teoria e delle politiche macroeconomiche (C, K)
      Comprendere e interpretare i modelli economici basati sul comportamento ottimizzante
razionale intertemporale degli agenti (C, K, P, T)
      Introduzione alla risoluzione e simulazione di modelli DSGE utilizzando Matlab e Dynare, e il
loro utilizzo per l'analisi delle politiche (C, K, P, T)
      Leggere e interpretare articoli accademici e libri relativi al materiale trattato (K, T)
      Applicare i concetti, gli strumenti e i risultati ai problemi economici (C, K, P)

[1] K=Conoscenza e Comprensione, C=Abilità Intellettuali / Cognitive, P=Abilità Pratiche
Professionali, T=Abilità Chiave / Trasferibili

Obiettivi formativi

L’economia comportamentale è un’area di ricerca che mira a combinare l’approccio di ottimizzazione tipico delle scienze economiche con intuizioni provenienti dagli studi in psicologia, permettendo in tal modo un’analisi più realistica di come gli individui prendono le loro decisioni economiche quando emozioni, preferenze eterogenee e la possibilità di commettere errori sistematici sono ammesse.
Dopo una lunga lotta per affermarsi come branca indipendente all’interno scienze economiche tradizionali, oggi è una delle aree più produttive della ricerca accademica. Almeno sei dei premi Nobel per l’Economia assegnati nel XXI secolo sono stati conferiti ad economisti comportamentali: Daniel Kahneman (2002), Vernon Smith (2002), Alvin Roth (2012), Richard Thaler (2017), Elinor Ostrom (2009) ed Esther Duflo (2019), queste ultime le uniche due donne a ricevere tale premio.
L’economia comportamentale ci insegna che le buone decisioni spesso dipendono dai piccoli dettagli che rendono ogni persona psicologicamente unica. L’economia comportamentale ci dice che il mondo è complesso, che non tutti elaborano le informazioni allo stesso modo e che le nostre emozioni contano nelle scelte economiche. Quindi, per trovare soluzioni ottimali a problemi complessi, non solo dobbiamo considerare l’eterogeneità umana, ma dobbiamo anche imparare come gli altri individui reagiscono psicologicamente alle nostre scelte. Questi insegnamenti derivano spesso dagli esperimenti in laboratorio. Infatti, l’economia comportamentale combina l’intuizione psicologica con esperimenti appositamente pensati per testare se le nostre decisioni e le nostre teorie funzioneranno nel particolare contesto in cui vogliamo applicarle. In questo senso, l’economia comportamentale è un approccio al processo decisionale basato sull’evidenza empirica.
Negli ultimi decenni anche gli economisti hanno iniziato a svolgere degli esperimenti – in laboratorio e sul campo – con l’obiettivo di testare le predizioni dei modelli economici, cercare delle regolarità comportamentali, formulare delle nuove teorie capaci di integrare comportamenti non in linea con le teorie tradizionali, e/o produrre raccomandazioni di politica economica e sociale, testando nuovi meccanismi di mercato e/o perfezionando quelli esistenti.
Questo corso è un’introduzione alla teoria ed alla pratica della sperimentazione in economia, con uno sguardo alle sue implicazioni dal punto di vista metodologico e da quello dell’integrazione tra economia, psicologia cognitiva e psicologia sociale.
Con gli studenti frequentanti, condurremo una serie di esperimenti nel laboratorio CIMEO per permettere loro di testare alcune delle teorie più importanti tra quelle apprese durante i corsi di Microeconomia o di Economia Politica e di identificare le deviazioni sistematiche delle scelte durante l’esperimento dalle previsioni di queste teorie.
Il corso ha anche l’obiettivo di mostrare agli studenti come implementare degli esperimenti economici e l’utilità di questi ultimi nel fornire un approccio interdisciplinare all’analisi delle scelte economiche. Nel formulare le ipotesi teoriche da testare durante l’esperimento, saranno presentati ed analizzati i principali modelli teorici di riferimento. Nell’analizzare i dati sperimentali, saranno presentate le principali tecniche statistiche caratteristiche dell’economia sperimentale (‘experimetrics’).

Obiettivi formativi

Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari negli ultimi
anni, in particolare nel campo della scienza dei dati e dell'analisi. Offre una vasta
gamma di librerie e strumenti che possono essere utilizzati per la manipolazione,
l'analisi e la visualizzazione dei dati. Python è particolarmente adatto per l'economia
perché è open-source, ha una sintassi semplice e può gestire facilmente grandi set
di dati. In questo corso introduttivo di Python per l'economia di 12 settimane,
esploreremo i concetti di base e gli strumenti della programmazione in Python, con
un focus su come possono essere applicati ai dati economici.

Alla fine di questo corso, gli studenti avranno una solida base nella programmazione
in Python e saranno in grado di applicare le loro competenze a vari compiti legati
all'economia, dalla manipolazione dei dati alla modellazione predittiva. Avranno
anche acquisito un apprezzamento per la potenza e la flessibilità di Python come
strumento per l'analisi economica.
Prerequisiti:
Per ottenere il massimo da questo corso di Python per l'economia, gli studenti
dovrebbero avere una conoscenza di base dell'economia e della statistica.
Familiarità con i concetti di programmazione e la sintassi sarà utile, ma non richiesta.
Gli studenti dovrebbero avere accesso a un computer con una connessione internet
e dovrebbero essere in grado di installare software sui propri dispositivi. In
particolare, dovrebbero installare Python e la distribuzione Anaconda, che include
Jupyter Notebook.
È consigliato che gli studenti portino un laptop a ogni lezione, poiché lavoreremo
insieme su esempi ed esercizi. Inoltre, gli studenti dovrebbero essere pronti a
trascorrere del tempo fuori dalla lezione lavorando su compiti e progetti.

Obiettivi:
L'obiettivo principale di questo corso di Python per l'economia è fornire agli studenti
le conoscenze e le competenze necessarie per applicare la programmazione in
Python ai dati economici. Alla fine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado
di:
1. Comprendere i concetti di base e la sintassi del linguaggio di
programmazione Python.
2. Utilizzare Python per eseguire analisi, visualizzazione e manipolazione dei
dati economici.
3. Applicare tecniche di analisi statistica ai dati economici con librerie Python
come SciPy e StatsModels.
4. Creare e utilizzare modelli di machine learning per prevedere risultati
economici.

5. Sviluppare una familiarità con varie librerie Python, come NumPy, Pandas,
Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn, e comprendere quando utilizzarle per
compiti specifici.
6. Utilizzare Python per lavorare con diversi tipi di dati e sviluppare una
comprensione di come analizzare e interpretare queste informazioni.
7. Lavorare su progetti finali che permetteranno loro di applicare le
competenze e le conoscenze acquisite a problemi economici reali.
Per il progetto finale di questo corso di Python per l'economia, a ciascun gruppo
verrà fornito un dataset. Ogni gruppo riceverà un sottoinsieme del dataset con cui
lavorare. Il progetto coinvolgerà l'esecuzione di tecniche standard di ispezione e
visualizzazione dei dati, nonché l'implementazione dei vari modelli trattati durante il
corso. Il progetto finale sarà valutato in base alla qualità e completezza del progetto.

Obiettivi formativi

Gli studenti che superano l’esame di Economics of Inequality conoscono in dettaglio le problematicità legate alla misurazione e all’analisi della distribuzione del reddito e degli standard di vita e le principali teorie che ne spiegano le determinanti. Conoscono inoltre le caratteristiche e la struttura dei sistemi di welfare, in particolare di quelli previdenziali, e sono in grado di valutare in quale misura stato e mercato possono consentire di raggiungere determinati obiettivi di efficienza ed equità. Queste conoscenze sono utili sia a chi voglia proseguire gli studi di economia in percorsi di master e/o dottorato sia a chi intende entrare nel mercato del lavoro, anche in Centri Studi e Istituzioni di ricerca.

Competenze acquisite
Gli studenti che superano l’esame di Economics of Inequality sono in grado di misurare, valutare e descrivere andamento e determinanti della distribuzione dei redditi. Sono inoltre in grado di valutare e comprendere le caratteristiche dei sistemi di welfare e di effettuare analisi sugli effetti (anche distributivi) di specifiche opzioni di riforma. Possono quindi comprendere i principali dibattiti in corso sull’andamento delle diseguaglianze economiche sul ruolo delle politiche distributive, valutando con competenza le scelte effettuate dai policy makers, e possono leggere e comprendere rapporti economici di istituzioni nazionali e internazionali ed articoli scientifici di media difficoltà relativi alle questioni trattate nel corso.

Obiettivi formativi

Conoscenze acquisite

Gli studenti acquisiranno gli strumenti teorici e metodologici utili alla comprensione dell’organizzazione e della dinamica spaziale dell’economia. In particolare, verrà loro fornito un approfondimento dei seguenti temi: crescita e sviluppo regionale; localizzazione di impresa e competitività regionale; ruolo delle città nell’economia letta alle diverse scale; principali approcci di politica per lo sviluppo regionale.

Competenze acquisite

Gli strumenti teorici e metodologici per comprendere l’organizzazione e la dinamica spaziale dell’economia forniranno agli studenti le capacità di leggere in modo integrato l’economia nella sua dimensione spaziale.