Scheda programma d'esame
EUROPEAN STATISTICAL SYSTEM AND DATA PRODUCTION MODEL
STEFANO MARCHETTI
Academic year2023/24
CourseECONOMICS
Code434PP
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageEnglish

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
EUROPEAN STATISTICAL SYSTEM AND DATA PRODUCTION MODELSECS-S/01LEZIONI48
SABINA GIAMPAOLO unimap
STEFANO MARCHETTI unimap
ALESSANDRO VALENTINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Al termine del corso

1) lo studente avrà acquisito conoscenze sul Sistema Statistico Europeo (ESS), sul suo Data Production Model (DPM), con esempi sui principali aggregati economici per lo studio delle condizioni di vita e sulle indagini europee sulle famiglie (povertà e condizioni di vita - Indagine EUSilc, Household Budget Survey, Labour Force Survey).

2) lo studente avrà acquisito conoscenze sui principali disegni d’indagine e gli stimatori, con esempi sugli indicatori di povertà e condizioni di vita per domini pianificati in sede di indagine (Regioni).

Alla fine del corso gli studenti conosceranno le caratteristiche del sistema statistico europeo e sapranno analizzare criticamente la qualità delle statistiche ufficiali.

Knowledge

At the end of the course the student will have knowledge on

1) the European Statistical System (ESS), the Data Production Model (DPM) and the main economic aggregates to study poverty and on the surveys on households (poverty and living conditions; EUSilc survey, Household Budget Survey, Labour Force Survey).

2) the main survey designs and their estimation strategy for planned domains of study (Regions).

At the end of the course student will be able to deal with the ESS and to criticize the statistical quality of the published statistics. 

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Le conoscenze saranno accertate tramite lavoro di gruppo discusso singolarmente ed esame orale.

 

Assessment criteria of knowledge

The knowledge will be assessed by a group work and an oral exam. The group work will be discussed singularly during the oral exam. 

Capacità

Lo studente sarà capace di

- ricercare e analizzare le principali fonti di dati (indagini campionarie e Censimenti) dei paesi EU

- capire la stima degli indicatori

- presentare i risultati dell'applicazione degli stimatori ai dati europei

Skills

The student will be able to

- search and analysse the official data sources (surveys, Censuses) available from national statistical offices

- understand estimates of the indicators

- present the results of the application of the estimatorsl to European data

Modalità di verifica delle capacità

- Saranno svolte attività pratiche per la ricerca di fonti consultando il Web ed i principali databases Eurostat

- Lo studente sarà chiamato a relazionare sulle attività pratiche di ricerca

Assessment criteria of skills

- the student will  present the results of the small projects and of the searching of the data sources

Comportamenti

- Lo studente potrà sviluppare capacità di ragionamento critico e sensibilità verso le problematiche di conoscenza dei dati

- Lo studente potrà sviluppare la capacità di lavorare in gruppo

Behaviors

- the student can develop awareness of the problems of local data

- the student can develop the ability to work in group

Modalità di verifica dei comportamenti

- La definizione delle responsabilità, i criteri di divisione del lavoro e l'organizzazione dei progetti di gruppo saranno monitorate e valutate dal docente

Assessment criteria of behaviors

- during the group activities the modalities of the definition of responsibilities, sharing of the workload and management of the project steps will be monitored and evaluated

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

- Conoscenze di statistica descrittiva ed inferenziale

- Capacità informatiche per elaborazione dati

Prerequisites

- descriptive statistics and inference

- data processing abilities

Indicazioni metodologiche

Il corso è in lingua Inglese e prevede:

- lezioni frontali con ausilio di slides

- strumenti di supporto: seminari di esperti, siti web

- materiali scaricabili dalla piattaforma e-learning di economia

- interazione con il docente tramite ricevimenti, posta elettronica, sito elearning

 

 

Teaching methods

The course is in English and it provides

- lectures with slides

- seminars of experts, web sites

- downloadable materials from Moodle platform of the Dept of Economics and Management

- interactions with the Professors through meetings, email, elearning site

Programma (contenuti dell'insegnamento)

I contenuti dell'insegnamento sono:

  • il Sistema Statistico Europeo e il suo Data Production Model,
  • metodi di indagine e principali stimatori (stimatore di Horvitz e Thompson e di Hayek),
  • introduzione ai dati ufficiali e le principali indagini europee (EUSilc: European Survey on Income and Living Conditions, Household Budget Survey, Labour Force Survey); cenni a fonti integrative e complementari provenienti da dati amministrativi e Big data.
Syllabus

The contents of the course are:

  • the European Statistical System and its Data Production Model,
  • survey methods and estimation strategies (Horvitz -Thompson estimator, Hayek estimator),
  • introduction to official data and the main european surveys on households (EUSilc: European Survey on Income and Living Conditions, Household Budget Survey, Labour Force Survey). Issues on data integration and new data sources as Big data.
Bibliografia e materiale didattico

Il materiale didattico è disponibile sul sito di e-learning.

Bibliography

Available on the e-learning web site.

Indicazioni per non frequentanti

Non sono previste variazioni di programma, modalità di esame, bibliografia per gli studenti non frequentanti

Non-attending students info

No variations of program, assessment methods, bibliography for non-attending students

Modalità d'esame

L'esame è composto da una prova orale individuale e un lavoro di gruppo discusso singolarmente durante la prova orale.

Assessment methods

The group work will be presented singularly to the Professor(s) and will be discussed with him (them) during the oral exam.

 

Note

La frequenza alle lezioni è fortemente consigliata.

Notes

Attendance to the lectures is strongly suggested.

Updated: 23/08/2023 12:30