Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2022/2023
Advice to Young Researchers
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Piovesan
Behavioral and experimental economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Simone Quercia, Maria Vittoria Levati, Marco Piovesan
Development economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Federico Perali
Finance
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Cecilia Mancini
Game theory
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Francesco De Sinopoli
Inequality
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco Andreoli, Claudio Zoli
Introduction to Probability – Module II (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Claudia Di Caterina
Introduction to Probability – Module I (Mutua da Probability) (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Introduction to Statistical Inference (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Macroeconomics I
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Tamara Fioroni, Alessia Campolmi
Mathematics
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Letizia Pellegrini, Alberto Peretti
Microeconomics I
Crediti: 10,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Simona Fiore, Claudio Zoli, Martina Menon
Political economy
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Emanuele Bracco, Roberto Ricciuti
Probability
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Inequality (2022/2023)
Docenti
Referente
Crediti
5
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Questo modulo di dottorato di 20 ore/5 lezioni combina approcci teorici ed empirici per delineare argomenti economici e statistici per l'analisi della disuguaglianza economica.
Il corso di Inequality affronta due questioni chiave, sollevate da due dei principali contributori alla moderna analisi della disuguaglianza, che emergono sistematicamente nell'economia pubblica e nella letteratura politica: la prima domanda, affrontata da Amartya Sen, è "Inequality of what ?"; la seconda domanda, che nasce dalla ricerca permanente di Tony Atkinson, è "Cosa si può fare?"
La prima parte del modulo si concentra sulla prima domanda. Definiremo e documenteremo diverse nozioni di disuguaglianza che sono intrecciate con l'analisi micro e macroeconomica: disuguaglianza di reddito, disuguaglianza lungo il ciclo di vita, disuguaglianza tra e all'interno di gruppi (come coorti, generazioni, regioni, famiglie, genere, competenze, capitale umano). Il modulo esaminerà e organizzerà i risultati sulle basi normative della misurazione e dell'analisi della disuguaglianza e dei concetti correlati, come povertà e benessere sociale. Verranno anche discusse le questioni empiriche che sorgono durante l'implementazione di questi modelli (dati e inferenza). La presentazione enfatizzerà le differenze tra disuguaglianza unidimensionale (in dimensioni come reddito o salute) e multidimensionale (basata sulla distribuzione congiunta di reddito e salute, o disuguaglianza di reddito lungo il corso della vita) e indagherà fenomeni correlati, come polarizzazione, segregazione, mobilità, pari opportunità.
La seconda parte del modulo si sposterà dall'analisi delle questioni di distribuzione e re-distribuzione dei redditi o delle dotazioni. Verrà rivista la teoria della redistribuzione (ottimale), operando distinzioni tra attuazione ed effetti attesi sulla disuguaglianza di tassazione e tra trasferimenti mirati e universali (in natura e in denaro). Il modulo si concentrerà sulla valutazione ex post dell'impatto distributivo delle politiche. Esamineremo l'identificazione degli effetti causali del trattamento lungo l'intera distribuzione di un risultato, nonché discuteremo l'implementazione utilizzando metodi di regressione della distribuzione. Verranno presentate applicazioni selezionate di questi metodi per la valutazione degli effetti dell'intervento precoce (i.e. riforme dell'istruzione e del capitale umano, la cosiddetta "pre-distribuzione") sulla disuguaglianza.
Prerequisiti e nozioni di base
Econometria, microeconomia
Programma
Relatori: Francesco Andreoli (12 ore), Claudio Zoli (8 ore)
Temi:
1) FA: Disuguaglianza di cosa? Questa lezione introduce relativi alle disuguaglianze di reddito (variabile cardinale), di istruzione (variabile discreta) e nelle competenze (variabile ordinale) tra individui e famiglie, lungo il ciclo di vita e tra gruppi definiti dalla coorte, dalla regione di residenza, dal background familiare, dal genere. Saranno inoltre esaminati le principali fonti di dati e le strategie empiriche adottate nell'analisi delle disuguaglianze.
2) CZ: Fondamenti di misurazione della disuguaglianza. La lezione illustrerà i principi alla base della misurazione della disuguaglianza e alcuni dei criteri più comuni adottati in questo quadro, come la teoria del rischio, il benessere sociale, le curve di Lorenz, la dominanza stocastica.
3) CZ: dalla disuguaglianza unidimensionale a quella multidimensionale. Verranno evidenziate le principali sfide legate all'estensione del quadro di analisi alla distribuzione multidimensionale. Questo è il caso, ad esempio, quando si considerano le distribuzioni di panieri di beni diversi o, come nel caso dell'Indice di sviluppo umano, quando si combinano valutazioni basate sulla distribuzione del reddito, della salute e dell'istruzione nella popolazione.
4) FA: Disuguaglianza e concetti correlati: questa lezione approfondisce l'analisi di concetti alternativi di disuguaglianza, come la disuguaglianza di opportunità e presenterà fonti di dati e risultati empirici prodotti negli ultimi anni, inclusa una discussione sulla relazione tra disuguaglianza, mobilità e pari opportunità (rappresentate dalla cosiddetta curva di Great Gatsby). La lezione analizzerà anche la relazione tra la distribuzione del reddito tra gli individui e nello spazio (segregazione).
5) FA: Analisi causale dell'intervento: Dagli effetti in media agli impatti distributivi dell'intervento. Questa lezione discuterà il problema fondamentale dell'identificazione causale e delineerà gli effetti teorici più interessanti per la valutazione delle politiche che possono avere impatti redistributivi su outcomes di interesse (ATE, CATE, ATT, LATE, ITT e QTE). Verranno presentati i risultati che riguardano l'identificazione di questi effetti, con un focus specifico sull'implementazione mediante metodi di regressione distributiva (DiD, CiC, RIF, RIF-DiD, Quantile Regression). Verranno introdotti metodi di pesatura per l'analisi controfattuale.
Durante le lezioni verranno distribuiti materiale didattico e riferimenti selezionati.
Gli studenti possono avere un'ampia panoramica della ricerca di frontiera sulla disuguaglianza ai seguenti link:
- http://dse.univr.it/it/index.php/past-events-mainmenu-43 (Materiale della lezione della Winter School on Inequality and Social Welfare Theory organizzata dal DSE)
- https://opportunityinsights.org/ (laboratorio di Harvard sulla disuguaglianza spaziale negli Stati Uniti)
- https://wid.world/ (database basato su PSE sulle tendenze della disuguaglianza di reddito)
- https://inequality.stanford.edu/ (laboratorio sulla disuguaglianza con sede a Stanford)
Bibliografia
Quando e Dove
Lezioni frontali
Modalità di verifica dell'apprendimento
Presentazione degli studenti basata su articoli di ricerca concordati con i docenti.
Valutazione
Qualità della presentazione; lettura critica e discussione del paper presentato; utilizzo di terminologia e strumenti appropriati.
Criteri di composizione del voto finale
Scala A+ a F.
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2022/2023
Docenti
Dottorandi
Non è presente alcuna persona. 40° Ciclo non iniziato.
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Linee guida percorso formativo
Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.
Documenti
Titolo | Info File |
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Guidelines PhD students | pdf, en, 334 KB, 19/04/24 |
Linee guida dottorandi | pdf, it, 251 KB, 19/04/24 |
Percorso formativo | pdf, it, 283 KB, 19/04/24 |
Training program | pdf, en, 358 KB, 19/04/24 |