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B029751 - POLICY EVALUATION METHODS
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Libri di testo consigliati
Metodi Didattici
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2020-21
Coorte 2019 - Laurea Magistrale in POLITICA, ISTITUZIONI E MERCATO
Anno di corso
Secondo Anno - Secondo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Scienze Politiche e Sociali
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
SECS-S/01 - STATISTICA
Crediti Formativi
9
Ore Didattica
63
Periodo didattico
22/02/2021 ⇒ 28/05/2021
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
Inglese
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
Imbens G.W., Rubin D.B. (2015).
Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction.
Cambridge University Press
Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction.
Cambridge University Press
Metodi Didattici
Lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche
Modalità di verifica apprendimento
La valutazione finale si basa sui risultati ottenuti in tre prove intermedie (un quiz e due progetti pratici) e nel colloquio finale.
Programma del corso
1) Introduzione all'approccio dei risultati potenziali
2) Disegno e analisi di studi sperimentali:
Metodi basati sulla randomizzazione; Uso del modello di regressione per la stima dell'effetto causale medio
3) Disegno e analisi di studi osservazionali:
a) Fase di disegno:
Ipotesi di assenza di confondimento e overlap
Ruolo del propensity score
L'uso di tecniche di subclassification, matching e di trimming per il valutare il bilanciamento delle covariate
b) Fase di analisi
Metodi di stima basati sul sul propensity score
Analisi di sensitività rispetto all'ipotesi di assenza di confondimento
Disegno e analisi di studi osservazionali con trattamenti non binari
4) Altri approcci al disegno e all’analisi di studi osservazionali:
Variabili Strumentali; Regression-discontinuity designs; difference-in-differences strategies; synthetic control methods
Le varie metodologie saranno presentate usando casi studio nell'ambito dell'economia pubblica, del lavoro, dell'educazione e dello sviluppo
2) Disegno e analisi di studi sperimentali:
Metodi basati sulla randomizzazione; Uso del modello di regressione per la stima dell'effetto causale medio
3) Disegno e analisi di studi osservazionali:
a) Fase di disegno:
Ipotesi di assenza di confondimento e overlap
Ruolo del propensity score
L'uso di tecniche di subclassification, matching e di trimming per il valutare il bilanciamento delle covariate
b) Fase di analisi
Metodi di stima basati sul sul propensity score
Analisi di sensitività rispetto all'ipotesi di assenza di confondimento
Disegno e analisi di studi osservazionali con trattamenti non binari
4) Altri approcci al disegno e all’analisi di studi osservazionali:
Variabili Strumentali; Regression-discontinuity designs; difference-in-differences strategies; synthetic control methods
Le varie metodologie saranno presentate usando casi studio nell'ambito dell'economia pubblica, del lavoro, dell'educazione e dello sviluppo