79213 - VALUTAZIONE D'IMPATTO DI SCELTE IMPRENDITORIALI E POLITICHE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente ha una conoscenza degli approcci e dei metodi per la valutazione delle politiche e delle scelte in ambito aziendale, e delle principali tecniche statistiche utilizzate per la valutazione dei loro effetti. In particolare lo studente è in grado di: - impostare il disegno di valutazione e individuare la metodologia più adatta sulla base dei dati disponibili; - applicare le principali tecniche per la stima degli effetti; - interpretarne i risultati.

Contenuti

 Conoscenze preliminari

Per affrontare la valutazione degli effetti si richiede la conoscenza dei concetti di base della statistica inferenziale e del modello lineare. Per questi concetti si può fare riferimento al testo "Introduzione all'econometria" indicato in bibliografia, capitoli 1-5.

Argomenti trattati

1) Introduzione alla valutazione: concetti e obiettivi, distinzione tra valutazione e monitoraggio

2) Il disegno della valutazione: il disegno della politica e le domande valutative, valutazione dell'implementazione e valutazione degli effetti, logica della politica e obiettivi, il modello logico

3) Valutazione degli effetti e approccio controfattuale: variabile risultato e variabile trattamento, definizione di impatto e controfattuale, alcuni semplici stimatori e minacce alla validità della valutazione d’impatto

4) Il modello dei risultati potenziali: misure dell’impatto (effetto medio del trattamento), distorsione da  selezione e da variabili omesse, strategie per limitare la portata delle minacce alla validità della valutazione di impatto

5) Il disegno sperimentale: logica del disegno sperimentale e stimatori,
implementazione del disegno sperimentale (dimensione campionaria e modalità di applicazione), limiti nell’applicabilità del disegno sperimentale

6) Disegni non sperimentali: strategie nel caso di disegni non sperimentali, il metodo Difference in Differences (DID), stimatore e ipotesi per l’identificazione dell’impatto, estensioni

7) L'uso della regressione nella valutazione di impatto: implementare semplici stimatori, eliminare le differenze di partenza, migliorare la precisione delle stime nei disegni sperimentali, ottenere lo stimatore DID

8) Altri disegni non sperimentali - Regression Discontinuity Design: condizioni per l'applicabilità del RDD, stimatore RDD e ipotesi identificative, generalizzazione della forma funzionale e stima non parametrica, verifica delle condizioni identificative e robustezza dello stimatore

9) Altri disegni non sperimentali - Propensity Score Matching:
abbinamento statistico, definizione e stima del Propensity Score (PS), algoritmi di abbinamento, stimatori e ipotesi identificative

10) Altri disegni non sperimentali: Variabili Strumentali (IV): Partial Compliance e Variabili Strumentali (IV), definizione di variabile strumentale e sue proprietà, stimatore IV, Encouragement Design (caratteristiche e stimatore IV)

11) Eventuali approfondimenti:

• L’uso di dati longitudinali: dati panel ed estensione del metodo DID
• Valutazione dell'implementazione (cenni): cosa si osserva e come si risponde alle domande valutative

Testi/Bibliografia

Testi di riferimento:

A. Martini, M. Sisti (2009), Valutare il successo delle politiche pubbliche, Il Mulino (escluso il cap.14; i capitoli 5, 15 e 16 solo da leggere)

G. Cerulli (2015), Econometric Evaluation of Socio-Economic Programs. Theory and applications, Springer. Cap .1 (1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.8), Cap. 2 (2.3, 2.7), Cap. 3 (3.4, 3.6), Cap. 4 (4.2, 4.3, 4.4). 

Testi per consultazione:

P. H. Rossi, M. W. Lipsey, H. E. Freeman (2003), Evaluation: A Systematic Approach, Sage, Cap. 1, 2, 3, 5, 7

J. H. Stock, M. W. Watson, Introduzione all'econometria, Edizione italiana a cura di F. Peracchi (2005), Pearson, Prentice-Hall

Letture di approfondimento (facoltative):

R. Blundell, M. Costa Dias (2002), Alternative approaches to evaluation in empirical microeconomics, Cemmap working paper CWP10/02, The Institute for fiscal studies, Department of economics, Ucl, http://www.cemmap.ac.uk/wps/cwp1002.pdf

Heckman J.J., Smith J.A. (1999), The pre-program earnings dip and the determinants of participation in a social programme. Implications for simple program evaluation strategies, The Economic Journal, 109, 313-348.

James J. Heckman; V. Joseph Hotz (1989), Choosing Among Alternative Nonexperimental Methods for Estimating the Impact of Social Programs: The Case of Manpower Training, Journal of the American Statistical Association, Vol. 84, No. 408, pp. 862-874.

Angrist J.D. and A.B. Krueger (1999), Empirical strategies in labor economics, in O. Ashenfelter and D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics, Vol. 3A, Amsterdam, North-Holland, pp.1277-1366.

Becker S.O., Ichino A. (2002), Estimation of average treatment effects based on propensity scores, The Stata Journal, 2(4), 358-377.

Dehejia R.H., Wahba S. (1999), Causal effects in nonexperimental studies: reevaluating the evaluation of training programs, Journal of the America Statistical Association, 94, 1053-1062

Dehejia R.H., Wahba S. (2002), Propensity score matching methods for nonexperimental casual studies, The Review of Economics and Statistics, 84(1), 151-161.

Card and Krueger (1994), Minumum wages and employment: a case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania, American Economic Review, 84, 4

D. Bondonio (2000), Statistical methods to evaluate geographically-targeted economic development programs, Statistica applicata, vol. 12, n. 2, pp. 177-204)

T. Lemieux, K. Milligan (2008), Incentive effects of social assistance: A regression discontinuity approach, Journal of Econometrics, 142, pp. 807–828

Metodi didattici

Il corso è articolato in lezioni frontali che affrontano gli aspetti teorici illustrati attraverso esempi e casi-studio, e in attività pratiche svolte in aula.

Le attività pratiche consistono nell’uso di un software statistico per l’applicazione ai dati dei metodi illustrati nelle lezioni teoriche.

Il software potrà essere scaricato e installato gratuitamente da ciascuno studente sul proprio pc. Per partecipare attivamente alle attività pratiche è quindi necessario portare il proprio pc portatile in aula, chi non avesse la disponibilità di un proprio pc da portare in aula può comunque lavorare in coppia con un collega.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La verifica consisterà in una prova scritta della durata di 75 minuti da svolgere alla fine del corso, che mira ad accertare il raggiungimento degli obiettivi didattici:

• la conoscenza dell’impianto metodologico, dei concetti e dei metodi per la valutazione d’impatto;
• la capacità di impostare e interpretare il disegno della valutazione (scelta delle variabili risultato, della variabile trattamento e del metodo sulla base dei dati);
• la capacità di interpretare i risultati delle stime;
• la capacità di utilizzare un linguaggio formale
  

 

La prova scritta prevede due parti:

• una serie di 10 quesiti a risposta multipla chiusa che riguardano aspetti teorici, definitori e metodologici (15 punti in totale);
• 4/5 domande a risposta aperta che riguardano, oltre ad aspetti teorici, definitori e metodologici, anche semplici esercizi di stima dell'impatto o il commento dei risultati riportati dall’output del software utilizzato nelle lezioni. Sarà anche valutata anche la capacità di utilizzare appropriatamente il linguaggio statistico-formale (17 punti in totale). 

Alcuni esempi di tipologie di domanda sono consultabili nella sezione "contenuti utili" del sito web docente. Verso la fine del corso il docente renderà disponibile sulla piattaforma "Virtuale" un test, da svolgere online e in autonomia, che simula la prova scritta. 

Durante la prova è possibile utilizzare una calcolatrice ma non è consentito consultare nessun tipo di materiale (appunti dello studente, materiale didattico messo a disposizione dal docente o i libri di testo).

La prova d'esame sarà uguale per studenti frequentati e non frequentanti.

Strumenti a supporto della didattica

1) Nella piattaforma Virtuale [https://virtuale.unibo.it/] saranno resi disponibili:

• la slides delle lezioni
• i data-set e i codici del software per le applicazioni
• Altro materiale (p.e. articoli relativi ai casi-studio, dispense)
  

I materiali saranno forniti e integrati durante il corso con un certo anticipo.

2) Per le attività di esercitazione in aula è necessario installare sul computer personale il software STATA versione SE. UNIBO ha attivato una licenza Campus che permette a tutti gli studenti di scaricare e installare il software gratuitamente. Potete scaricare il software utilizzando il link [https://www.unibo.it/secure/software-stata/] .
Scaricare anche l'eventuale documentazione con le istruzioni per attivare la licenza.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Pinuccia Pasqualina Calia