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Oggetto:

Data analysis for management research

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Data analysis for management research

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Anno accademico 2023/2024

Docenti
Niccolò Nirino (Titolare del corso)
Noemi Oggero (Titolare del corso)
Anno
2° anno
Periodo
Da definire
Crediti/Valenza
3
SSD attività didattica
SECS-P/09 - finanza aziendale
SECS-P/11 - economia degli intermediari finanziari
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

I temi e gli argomenti trattati, nonché le competenze e le abilità che si intendono formare, sono parte essenziale delle conoscenze che un Ph.D. student deve possedere alla fine del proprio percorso formativo. Pertanto, l’insegnamento si pone l’obiettivo di offrire una preparazione scientifica specifica sui temi afferenti alle metodologie quantitative di analisi dei dati. Il corso si propone di fornire ai partecipanti gli strumenti concettuali ed operativi, oltre alle teorie di riferimento, per l’analisi di modelli complessi ampiamenti diffusi nella prassi scientifica accademica.

 

 

The topics covered during the course are an essential part of the knowledge that a PhD student may have at the end of their training path. Therefore, the course aims to offer specific scientific preparation on issues related to quantitative data analysis methodologies. The course aims to provide participants with the conceptual and operational tools, in addition to the reference theories, for the analysis of complex models widely used in high-impact quantitative studies, to find proper solutions. Finally, students will be able to demonstrate their learning ability by applying the concepts learned with a high degree of autonomy

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Risultati dell'apprendimento attesi

I Ph.D. students acquisiranno capacità di analisi, valutazione e visione critica nell’analisi di dati. Essi saranno incentivati, sia durante le ore di lezione che in seguito, a dimostrare un pensiero critico ai principali problemi che affliggono gli studi scientifici quantitativi, con lo scopo di trovarne soluzione ove possibile. Infine, gli studenti potranno dimostrare la loro capacità di apprendimento applicando i concetti appresi con un elevato grado di autonomia.

 

 

PhD students will acquire analytical skills and critical vision in data analysis. They will be encouraged, both during class hours and afterwards, to demonstrate critical thinking on the main problems affecting quantitative studies, and to find solutions where possible. Finally, students will be able to demonstrate their learning ability by applying the concepts learned with a high degree of autonomy.

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Programma

Gli argomenti affrontati saranno così suddivisi:

 

  • Costruzione di dataset e panel data attraverso l’utilizzo di Thomson Reuters e STATA;
  • Introduzione alle principali metodologie di analisi di regressione, in particolare di panel data, su STATA (Fixed effects, Random effects, Pooled OLS, GLS, GEE, etc.) 
  • Introduzione agli effetti moderatori e mediatori
  • Analisi dei principali problemi negli studi di management: eteroschedasticità ed endogeneità 
  • Analisi di papers empirici
  • Suggerimenti e consigli su come superare le principali difficoltà nell’utilizzo di approcci scientifici quantitativi.

 

 

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è erogato in lezioni frontali per presentare i principali contenuti del corso. Il coinvolgimento e l'intervento in classe sono previsti per stimolare il pensiero critico e la riflessione individuale degli studenti, sviluppando un dibattito altamente formativo tra Ph.D. studets e i docenti titolari dell'insegnamento. 

 

 

The topics covered are as follows:

  • Construction of datasets and panel data through the use of Thomson Reuters and STATA;
  • introduction to the main regression analysis methodologies, in particular of panel data, on STATA (Fixed effects, Random effects, Pooled OLS, GLS, GEE, etc);
  • introduction to moderating and mediating effects;
  • analysis of the main problems in management studies: heteroskedasticity and endogeneity;
  • analysis of empirical papers Tips and advice on how to overcome the main difficulties in using quantitative approaches.
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Modalità di verifica dell'apprendimento

Sviluppo di un'analisi econometrica con relativa presentazione in aula.

 

 

Frontal lessons to present the main contents of the course. Involvement and discussion in the classroom are expected to stimulate critical thinking and individual reflection of the students, developing a highly educational debate among Ph.D. students and the teaching professors.

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Attività di supporto

Group work.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Introduzione all'econometria
Anno pubblicazione:  
2020
Editore:  
Pearson
Autore:  
James H. Stock - Mark W. Watson
Obbligatorio:  
No


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Ultimo aggiornamento: 06/11/2023 11:44
Location: https://dott-business-management.campusnet.unito.it/robots.html
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