Seminari di approfondimento della ricerca in Micro-macroeconomia (primo e secondo anno)I seminari sono erogati sia dai docenti che partecipano al Collegio dei Docenti sia da docenti esterni, di università italiane e estere, che collaborano su base continuativa al progetto formativo.L'obiettivo è trasferire agli studenti conoscenze specialistiche e spunti di ricerca innovativi nei seguenti ambiti disciplinari:Microeconomics (Production, Consumption, General Equilibrium; Industrial Organization);Macroeconomics (Growth, overlapping generation models, Consumption, Investment, Business Cycle, Monetary economics);Green transition, global change, educational challenges;Innovation, entrepreneurship, global value chains;Behavioural Economics;Resilience and Structural Change;Agricultural and Environment Economics;European Integration, development and strategies;Strategy, Sustainability, Input-Output Analysis;Topics in microeconomics: uncertainty, contracts and environment;Games Theory.La frequenza comporta l’acquisizione di crediti.METODI CONTROFATTUALI PER L'ANALISI ECONOMICA E LA VALUTAZIONE DI POLICYProf.ssa Elena CalegariI seminari si concentrano sulla rilevanza dell’utilizzo dei metodi di analisi controfattuale in economia, che risultano essere di crescente interesse sia nella letteratura metodologica che in quella applicata. I contenuti spaziano dai primi metodi sviluppati in letteratura, per poi svolgere una carrellata che consenta agli studenti di avere contezza degli sviluppi di queste metodologie. Tutti i metodi verranno presentati con esempi attinenti a problemi di carattere economico e verranno proposte applicazioni pratiche in aula utilizzando il software R. Le principali tematiche affrontate sono:o La causalità in economia: esempi, storia e sviluppi;Letture consigliate: Holland, P. (1986), “Statistics and Causal Inference,” (with discussion), Journal of the American Statistical Association, 81, 945-970; Sheehan, R. G., and Grieves, R. (1982), “Sunspots and Cycles: A Test of Causation,” Southern Economic Journal, 48, 775-777.o Randomised Experiments (RCTs)o Matching MethodsLetture consigliate: Rosenbaum, P.R., and Rubin, D.B. (1983), “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects,” Biometrika 70, 41-55; McCaffrey, D.F., Ridgeway, G., and Moral, A.R. (2004), “Propensity Score Estimation with Boosted Regression for Evaluating Causal Effects in Observational Studies,” Psychological Methods 9, 403-425; Zubizarreta, J.R., Paredes, R.D., and Rosenbaum, P.R. (2014), “Matching for Balance, Pairing for Heterogeneity in an Observational Study of the Effectiveness of For-Profit and Not-For-Profit High Schools in Chile,” The Annals of Applied Statistics, 8, 204-231.o Instrumental Variables (IV)Letture consigliate: Abdulkadiroglu, A., Angrist, J., Dynarski, S., Kane, T. J., & Pathak., P. (2011). Accountability and flexibility in public schools: Evidence from Boston’s charters and pilots. Quarterly Journal of Economics, 126(2), 699-748o Regression Discontinuity Design (RDD);o Difference-in-Differences (DiD)o Staggered Difference-in-Differences;o Synthetic Control Method (SCM).Testi di riferimento: Imbens, G. W., and Rubin, D. B. (2015), Causal Inference for Statistics, Social and Biomedical Sciences: An Introduction, New York: Cambridge University Press; Rosenbaum, P. R. (2017), Observation and Experiment, Cambridge, MA: Harvard University Press.Orario• 6/06/2024 10.30/12.30 • 6/06/2024 13.30/15.30• 7/06/2024 10.30/12.30 • 7/06/2024 13.30/15.30• 13/06/2024 10.30/12.30 • 14/06/2024 10.30/12.30 Sede: Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali, Università di ParmaLingua: ItalianoSeminari di approfondimento della ricerca in Management (primo e secondo anno)I seminari sono erogati sia dai docenti che partecipano al Collegio dei Docenti sia da docenti esterni, di università italiane e estere, che collaborano su base continuativa al progetto formativo. L'obiettivo è trasferire agli studenti conoscenze specialistiche e spunti di ricerca innovativi nei seguenti ambiti disciplinari:Creazione di valore pubblico;Organizzazione e management dei servizi sanitari;Sostenibilità e gestione delle organizzazioni culturali;Business model e strategie di economia circolare;Finanza e Risk Management;Marketing e Retailing;Organizzazione Aziendale.La frequenza comporta l’acquisizione di crediti. Seminari di approfondimento della ricerca in Storia Economica (primo e secondo anno)Il ciclo di seminari di Storia Economica prevede quattro incontri di due ore ciascuno dedicati all’approfondimento della metodologia della ricerca storica, con particolare attenzione ai seguenti snodi tematici:eriodizzazioni;fonti tradizionali;fonti innovative;la comparazione;l'interdisciplinarietà.La frequenza comporta l’acquisizione di crediti. IL “MADE IN” PRIMA DEL “MADE IN”La formazione delle identità territoriali nel settore agroalimentare in età moderna e contemporanea. Culture, economie, società.Il seminario ha l’obiettivo di proporre agli studenti del dottorato alcune riflessioni metodologiche e storiografiche sul funzionamento dei mercati prima dell’affermazione e della codifica dei sistemi moderni di denominazione.Prendendo spunto da alcuni case studies, il seminario intende offrire elementi di conoscenza e di riflessione sul settore agroalimentare, sviluppando al tempo stesso considerazioni riguardanti la metodologia storica di ricerca.Docentiprof. Jérôme Loiseau (Université de Bourgogne), La formazione dell’identità territoriale in Borgogna nell’età moderna.prof. Luciano Maffi (Università di Parma), Il Piemonte enologico nell’Ottocento. Istituzioni, protagonisti e network internazionale.prof. Stefano Magagnoli (Università di Parma), Prima del made in: la costruzione della reputazione in una prospettiva storiografica.Orario16/04/2024 9.00/13.0016/04/2024 14.00/18.00Sede: Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali, Università di ParmaSeminari di approfondimento in tecniche di analisi dei dati nell’ambito delle scienze sociali (primo anno)prof.ssa Annalisa PelosiIl corso di statistica del dottorato in Neuroscienze dell'Università di Parma è aperto anche agli studenti del dottorato EMIS che desiderano approfondire le tecniche di analisi dei dati nell'ambito delle scienze sociali.Il corso analizza gli strumenti teorici e applicativi per comprendere e sviluppare in autonomia le più importanti tecniche statistiche che costituiscono le applicazioni del Modello Lineare Generale (GLM) e della sua estensione (Generalized Linear Model) di più frequente uso nella ricerca psicobiologica e delle neuroscienze cognitive.Le lezioni hanno carattere eminentemente pratico; per ciascun argomento saranno forniti dataframe ad hoc e le analisi saranno condotte in aula usando l’ambiente di elaborazione R. L’accento è posto, di volta in volta, sugli ambiti di ricerca di primario interesse per i dottorandi. Gli argomenti sono: modello lineare generale; modelli di relazione tra variabili quantitative, correlazione di ordine zero e superiore, regressione lineare multipla, path analysis; modelli di relazione tra variabili continue e variabili nominali/categoriali; analisi della varianza (disegni fattoriali, a misure ripetute, mixed models); modelli di relazione tra variabili categoriali (Generalized Linear Model), regressione di Poisson e logistica (binaria e multinomiale); analisi robuste e test non parametrici. La frequenza comporta l’acquisizione di crediti. Seminari di approfondimento in metodi matematici per l’analisi datiprof. Alessandro CalviaIl ciclo di seminari in metodi matematici per l’analisi dei dati ha l'obiettivo di fornire strumenti matematici utili per affrontare tecniche avanzate di analisi dati, tramite lo studio dell’algebra lineare. Dopo aver richiamato il concetto di modello matematico e motivato lo studio dell’algebra lineare tramite l’introduzione della rappresentazione matriciale dei dataset, si richiamano i concetti base dell’algebra lineare quali: spazi vettoriali, sottospazi, indipendenza lineare, basi, distanza, norma, prodotto scalare. Successivamente, si illustrano i modelli lineari e si affronta il problema della stima dei parametri di tali modelli tramite lo studio delle proiezioni ortogonali e del metodo dei minimi quadrati. Infine, si applicano i risultati ottenuti alla regressione lineare semplice e multipla e al problema del curve fitting.Si affronta di seguito la Principal Component Analysis (PCA), tecnica che consente l’analisi di dataset ad alta dimensionalità. A questo scopo si studiano i problemi agli autovalori e le proprietà spettrali delle matrici, da cui si ottengono risultati che sono applicati alla PCA. Le lezioni teoriche sono affiancate dalla discussione di casi di studio tramite il software R. La durata dei seminari è di 24 ore e la frequenza comporta l’acquisizione di crediti. Orario6/02/2024 9.30/13.308/02/2024 9.30/13.3013/02/2024 9.30/13.3020/02/2024 9.30/13.3027/02/2024 9.30/13.3029/02/2024 9.30/13.30Sede: Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali, Università di ParmaLingua: Inglese
