- Docente: Rosa Bernardini Papalia
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/03
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Statistica, economia e impresa (cod. 8876)
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dal 10/02/2025 al 13/03/2025
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso intende fornire agli studenti la conoscenza di base necessaria per la definizione dei modelli di misura della produttività, efficienza e competitività, con la finalità di affrontare i problemi connessi alla stima dei modelli per dati panel nellanalisi della convergenza e crescita economica.
Contenuti
Misura e analisi della produttività.
Misure di produttività generiche e parziali del lavoro e del capitale. Produttività globale; indici di Kendrick e di Solow. Produttività totale dei fattori. Trattamento dei cambiamenti di qualità.
Metodi di decomposizione della produttività. Relazioni tra produttività, occupazione e crescita.
Crescita e sviluppo.
Teoria della crescita e dello sviluppo. Modello neoclassico e tests di convergenza condizionata. Convergenza in clubs. Modelli di crescita endogena. Analisi di tipo cross-countries: modelli per dati panel; misura, stima e verifica di ipotesi di base.
Modelli di crescita in ambito spaziale.
Analisi esplorative dei dati, Test Moran, locale & globale. Matrice dei pesi spaziali: Spatial Contiguity; Geographical Distance; K-Nearest Neighbors.
Spatial Lag Variables: Spatial Independent Variables; Spatial Dependent Variables; Spatial Error Variable.
Spatial Models: Spatial Exogenous Model, Spatial Lag Mode, Spatial Mixed Model, Spatial Error Model (Spatial AR(1); Spatial MA(1); Spatial ARMA(1,1); Spatial Error Components Model).
Stimatori: LS, ML, Momenti, SHAC.
Specification Tests: ML based Tests. LM based Tests.
Testi/Bibliografia
Eurostat, Methodologies and working papers, (2006), 31st CEIES Seminar: Are we measuring productivity correctly?
Mulas A., Bracalente B, Cossignani M. (2009), Statistica Aziendale, Mc Graw Hill, (Cap 6.1,6.2,6.3).
Anselin L. (2003), Spatial Econometrics, in A comparison to theoretical econometrics, BH Baldagi Ed, Blackwell Publishing Ltd.
Materiale integrativo a cura del Prof. Bernardini Papalia.
Metodi didattici
Lezioni in aula, seguite da esercitazioni in aula svolte con l’ausilio del software (a scelta tra Stata, R, Sas).
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esame scritto
L’esame consiste in una prova scritta, costituita da 1 esercizio e da 2 quesiti di natura sia teorica che pratica;
tempo a disposizione: 50 minuti; non è consentita la consultazione di libri o appunti; è necessario dotarsi di calcolatrice.
Studenti frequentanti
Si prevede lo svolgimento di un lavoro di gruppo
- Vengono assegnati due problemi riferiti a dati reali inerenti gli argomenti trattati nel corso (da risolvere in laboratorio in gruppi di al massimo 5 studenti) e da consegnare al docente entro la data del primo appello d'esame.
- E’ prevista la presentazione in classe entro la conclusione del corso di un articolo (20 minuti per gruppo; il materiale viene in parte fornito dal docente).
La valutazione del lavoro può portare ad un incremento del voto finale della prova scritta fino ad un massimo di 4 punti.
Strumenti a supporto della didattica
Materiale didattico disponibile via web.
Lista di distribuzione di riferimento: rossella.bernardini.app
Gli argomenti svolti a lezione sono presentati attraverso materiale disponibile on-line (via lista di distribuzione) prodotto dal docente. Sono inoltre resi disponibili esempi ed esercizi già svolti.
Gli argomenti sono presentati con il supporto di pc con video-proiettore.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Rosa Bernardini Papalia
SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.