Il corso tratta la teoria e la metodologia finalizzate alla costruzione di indicatori e alla presentazione delle loro principali applicazioni. Particolare attenzione sarà data agli indicatori di disuguaglianza e di benessere. Il corso fornisce anche una breve introduzione all'analisi spaziale degli indicatori statistici.
Il corso si propone di fornire conoscenze e competenze circa la costruzione e l'applicazione di indicatori.
Prerequisiti
Conoscenza di base della statistica multivariata.
Metodi Didattici
Lezioni frontali, seminari e esercitazioni.
Il materiale didattico è presente sulla piattaforma Moodle del corso
Altre Informazioni
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Modalità di verifica apprendimento
Esame orale che si basa sulla discussione di un report preparato dallo studente su un argomento del corso (circa 6000 parole)
Programma del corso
Part I
Steps for constructing a composite indicator
Developing a theoretical framework
Selecting variables
Reducing the complexity
The approaches to reduction
Synthesis of indicators: different perspectives
Synthesis of indicators: technical issues (aggregative-compensative approaches and non-compensative approaches)
Representing the complexity (dashboards)
Explaining the complexity: modelling indicators
Part II
Introduction to the measures of poverty and inequality
Definitions and measurement of economic inequality: size and factoral distributions
Kuznets ratio, Lorenz curve and Gini coefficient
Comparisons across measures
Kuznets’s Inverted-U Hypothesis
Types of poverty and their indicators
Measuring economic poverty: total poverty gap, The Foster-Greer-Thorbecke Index, Multidimensional Poverty Index
Monitoring poverty indicators
Redefining Kuznets’s curve
Within and between country inequality
Globalization and inequality
Indicators of health and education
Human development index: traditional and new approaches
The basics around the OECD framework
Governance statistics in OECD countries and beyond
Developing better well-being metrics
Measuring subjective well-being
Part III
What are the spatial data
Spatial data types
The spatial contiguity
Spatial weighting matrices
The statistical sources of spatial data
Global and local autocorrelation
Global indices of spatial autocorrelation and spatial correlogram
Indices of spatial autocorrelation and local Moran scatterplot