Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2023/2024
This page shows the courses and classes of the PhD programme for the academic year 2023/2024. Additional courses and classes will be added during the year. Please check for updates regularly!
Mathematical Statistics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Catia Scricciolo
Microeconomics I
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Simona Fiore, Claudio Zoli, Martina Menon
Continuous Time Econometrics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Cecilia Mancini
Probability
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Macroeconomics I
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Tamara Fioroni, Alessia Campolmi
Game theory
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco De Sinopoli
Mathematics
Crediti: 4,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Andrea Mazzon, Jonathan Yick Yeung Tam
Advice to Young Researchers
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Piovesan
Stochastic Optimization and Control
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Athena Picarelli
Financial Time Series
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Buccheri, Francesca Rossi
Mean Field Games (part I)
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Luciano Campi
Job Market Orientation
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Joan Madia, Simone Quercia
Discretization of Processes
Crediti: 4,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Jean Jacod
Topics in applied economics with administrative data
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Edoardo Di Porto
Multivariate Analysis with Latent Variables: The SEM Approach
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Albert Satorra
Financial Mathematics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Gnoatto
Political Economy
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Emanuele Bracco, Roberto Ricciuti
Finite Mixture Models in Health Economics: Theory and Applications
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Paolo Li Donni
Inequality
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco Andreoli, Claudio Zoli
Behavioral and experimental economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Simone Quercia, Maria Vittoria Levati, Marco Piovesan
Health economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Paolo Pertile, Catia Nicodemo
Development economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Federico Perali
Finance
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Giorgio Vocalelli
Mean Field Games (part II)
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Giulia Liveri
Stochastic Processes in Finance
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Sara Svaluto Ferro, Christa Cuchiero
Dynamic Corporate Finance
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Englìsh
Inequality (2023/2024)
Docenti
Referente
Crediti
4
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Questo modulo di dottorato di 16 ore 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 (10 ore), Claudio Zoli (6 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)
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.
Lezioni Programmate
| Quando | Aula | Docente | Argomenti |
|---|---|---|---|
|
mercoledì 10 aprile 2024 14:00 - 17:00 Durata: 3.00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Claudio Zoli | Inequality |
|
martedì 16 aprile 2024 11:00 - 13:00 Durata: 2.00 |
Polo Santa Marta - SMT.01 [SMT.1 - terra] | Francesco Andreoli | Inequality |
|
martedì 16 aprile 2024 14:00 - 17:00 Durata: 3.00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Francesco Andreoli | Inequality |
|
martedì 23 aprile 2024 11:00 - 13:00 Durata: 2.00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Francesco Andreoli | Inequality |
|
martedì 23 aprile 2024 14:00 - 17:00 Durata: 3.00 |
Polo Santa Marta - Sala Andrea Vaona (DSE) [1.59 - 1] | Francesco Andreoli | Inequality |
|
martedì 07 maggio 2024 10:00 - 13:00 Durata: 3.00 |
Polo Santa Marta - SMT.03 [SMT.3 - terra] | Claudio Zoli | Inequality |
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2023/2024
Please note: Additional information will be added during the year. Currently missing information is labelled as “TBD” (i.e. To Be Determined).
PhD students must obtain a specified number of CFUs each year by attending teaching activities offered by the PhD School.
First and second year students must obtain 8 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 5 CFUs; free choice activities provide 3 CFUs.
Third year students must obtain 4 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 2 CFUs; free choice activities provide 2 CFUs.
Registering for the courses is not required unless explicitly indicated; please consult the course information to verify whether registration is required or not. When registration is actually required, no confirmation e-mail will be sent after signing up.
Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC PRESENTATION SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 1 st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Life and Health Sciences - 2 nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-1st Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INFORMATION: ENGLISH FOR ACADEMIC WRITING SKILLS [Natural Sci. and Engineering-2nd Session]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Arts and Humanities]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Donatella Boni
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Law and Economics]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Luisella Zocca
SEMINARIO AVANZATO SULLE RISORSE BIBLIOTECARIE PER LA RICERCA [Scientific Area]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Elena Scanferla
Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE I)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Marco Minozzo
INTRODUCTION TO PROBABILITY (MODULE II)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Marco Minozzo
BASIC LEVEL STATISTICS - RECOMMENDED FOR HUMAN SCIENCES
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
VALIDITY AND RELIABILITY OF MEASUREMENTS AND DIAGNOSTIC TESTS
Crediti: 0,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
BASIC LEVEL STATISTICS
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Statistical analysis with R - module I
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
Generalized linear models: logistic regression, loglinear model, Poisson model
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Lucia Cazzoletti
STUDY DESIGN IN OBSERVATIONAL AND EXPERIMENTAL RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Alessandro Marcon
DETERMINATION OF SAMPLE SIZE TO ACHIEVE A PREDEFINED PRECISION OR POWER
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Verlato
INTRODUCTION TO META-ANALYSIS, FOCUSED ON MEDICAL RESEARCH (LITERATURE REVIEW, DATA COLLECTION, DATABASE CONSTRUCTION)
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Giuseppe Verlato
APPLICATION OF META-ANALYSIS TO THE EPIDEMIOLOGICAL OR MEDICAL FIELD
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Giuseppe Verlato
Survival analysis: log-rank test, Kaplan-Meier survival curves, Cox regression model
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Inglese - English
Docente: Simone Accordini
INTERMEDIATE STATISTICS [Recommended for Human Sciences]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
INTERMEDIATE STATISTICS [Tutti i corsi di studio]
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Inglese
Statistical analysis with R - module II
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Erica Secchettin
Teaching Activities: Free choice
PROTECTING PSYCHOLOGICAL WELL-BEING IN THE PHD PROGRAM: WHAT DO WE NEED TO CONSIDER FOR BEING A GOOD SCIENTIST: BEST PRACTICE AND THE ETHICS OF SCIENCE
Crediti: 1
Lingua di erogazione: inglese
Docente: Paola Cesari
QUANDO LA RICERCA SI FA ETICA (PERCORSO ORGANIZZATO E FINANZIATO DAL TEACHING AND LEARNING CENTER DI UNIVR)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Roberta Silva
IMPARA IL MARKETING DIGITALE
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
LA POESIA ITALIANA ALL’ESTERO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Massimo Natale
COSTRUISCI IL TUO BUSINESS MODEL CANVAS
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
APPROCCI E METODOLOGIE PARTECIPATIVE NELLA RICERCA CON GLI ATTORI DEL TERRITORIO
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Cristiana Zara
DOING INTERVIEWS IN QUALITATIVE RESEARCH
Crediti: 1,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Chiara Sità
LA COMUNICAZIONE UMANISTICA: OPPORTUNITA' E RISCHI
Crediti: 1
Lingua di erogazione: Italiano
DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF DEMYELINATING DISEASES OF THE CENTRAL NERVOUS SYSTEM
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Gajofatto
IL SONNO E I SUOI DISTURBI: FOCUS SULLE PARASONNIE E I DISTURBI DEL MOVIMENTO IN SONNO
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Elena Antelmi
IMAGING TECHNIQUES FOR BODY COMPOSITION ANALYSIS
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Zancanaro
OPEN SCIENCE: THE MIGHTY STICK AGAINST "BAD" SCIENCE
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Alberto Scandola
THE EMPIRICAL PHENOMENOLOGICAL METHOD (EPM): THEORETICAL FOUNDATION AND EMPIRICAL APPLICATION IN EDUCATIONAL AND HEALTHCARE FIELDS
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
THE PATHWAY OF OXYGEN: CAUSE OF HYPOXEMIA
Crediti: 1
Lingua di erogazione: English
Docente: Carlo Capelli
Docenti
045 802 8102
simona.fiore@univr.it
tamara.fioroni@univr.it
cecilia.mancini@univr.it
andrea.mazzon@univr.it
martina.menon@univr.it
marcella.veronesi@univr.it
giorgio.vocalelli@univr.it
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 |
|---|---|
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 |
