Francesca Rossi

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Foto, 22 dicembre 2021
Qualifica
Professore associato
Settore disciplinare
SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Ufficio
Polo Santa Marta,  Piano 1,  Stanza 1.34
Telefono
045 802 8098
E-mail
francesca|rossi_02*univr|it <== Sostituire il carattere | con . e il carattere * con @ per avere indirizzo email corretto.

Orario di ricevimento

Primo semestre (sede di Vicenza): giovedì 14:00-16:00.
Secondo semestre: su appuntamento.

Curriculum
  • pdf   CV_EN   (pdf, en, 71 KB, 30/05/18)
  • pdf   CV_ITA   (pdf, it, 71 KB, 30/05/18)

La dottoressa Francesca Rossi ha conseguito il dottorato in Economia presso la London School of Economics nel 2011. La sua principale area di ricerca è Econometria teorica, e in particolare si occupa di analisi di dati spaziali. Dopo cinque anni al dipartimento di Economia presso la University of Southampton come "Assistant Professor", nel 2016 ha preso servizio all'Università di Verona in qualità di ricercatore finanziato dallo schema Rita Levi Montalcini.

 

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 14.
Clicca sull'insegnamento per vedere orari e dettagli del corso.

Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali Metodi quantitativi per l'analisi dei mercati (2022/2023)   9  eLearning 9 
Laurea magistrale in International Economics and Business Quantitative methods for international markets (2022/2023)   9  eLearning 9 
Laurea magistrale in International Economics and Business An introduction to multivariate statistical analysis using R - 2021/2022 (2021/2022)   1  eLearning 1 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Elementi di econometria (2021/2022)   6  eLearning 6 
Laurea magistrale in International Economics and Business Quantitative methods for international markets (2021/2022)   9  eLearning 9 
Dottorato in Economia e Management Econometrics for management (2020/2021)   7,5    2,5 
Laurea magistrale in International Economics and Business Introduction to the use of R - 2020/21 (2020/2021)   2  eLearning 2 
Laurea magistrale in International Economics and Business Quantitative methods for international markets (2020/2021)   9  eLearning 9 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Statistica (2020/2021)   9  eLearning 7 
Dottorato in Economia e Management Econometrics for management (2019/2020)   4    1 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Statistica (2019/2020)   9  eLearning 9 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Statistica (2018/2019)   9  eLearning 7 
Dottorato in Economia e Management Attività didattica dottorato (2017/2018)   10    1 
Laurea in Economia e Commercio (Vicenza) Statistica (2017/2018)   9  eLearning 7 

 
 
Competenze
Argomento Descrizione Area di ricerca
JEL C12 - Test delle ipotesi: generale Test di ipotesi per individuare la presenza di correlazione spaziale o la presenza di particolari componenti, allo scopo di stabilire la corretta specificazione del modello. Sviluppo di correzioni per migliorare la performance dei test in campioni finiti. Metodi quantitativi per l’economia
Econometric and Statistical Methods and Methodology: General
JEL C15 - Metodi di simulazione statistici: generale Metodi di stima computer intensive, basati su simulazioni Monte Carlo, bootstrap e inferenza indiretta, machine learning, e sviluppo di software statistico per l’analisi di fenomeni economici. Metodi quantitativi per l’economia
Econometric and Statistical Methods and Methodology: General
JEL C18 - Problemi metodologici: generale Studio delle proprietà di stimatori e/o statistiche test nell'ipotesi di grandi campioni e relativo sviluppo di correzioni analitiche per piccoli campioni. Metodi quantitativi per l’economia
Econometric and Statistical Methods and Methodology: General
JEL C21 - Modelli cross-sectional; Modelli spaziali; Modelli di Treatment Effect; Regressione dei quantili Inferenza per dati spaziali, studio teorico dei modelli di autoregressione spaziale e relative applicazioni a problemi di natura empirica. Metodi quantitativi per l’economia
Single Equation Models; Single Variables