COMPUTATIONAL ECONOMICS

Anno accademico
2017/2018 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
COMPUTATIONAL ECONOMICS
Codice insegnamento
PHD084 (AF:261654 AR:154498)
Modalità
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Corso di Dottorato (D.M.45)
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/06
Periodo
II Semestre
Anno corso
1
Il corso passerà in rassegna alcuni modelli ad agenti in economia, finanza e scienze sociali. La trattazione enfatizzerà argomenti in cui la simulazione, razionalità limitata, complessità ed eterogeneità hanno grande importanza. Inoltre, mediante l'uso del software open R (http://cran.r-project.org/ ), lo studente acquisisce abilità pratiche di calcolo e analisi di problemi.
Nozioni di matematica, analisi e algebra lineare (fornite, ad esempio, da 3 corsi di livello universitario o post-universitario).
Il corso si divide in due parti: rassegna di modelli e analisi di argomenti di economia computazionale.

Nella prima parte la discussione include i modelli/paper di:
- Schelling (segregation)
- Arthur (El Farol Bar Problem and an introduciotn to Genetic Algorithms)
- Arthur (Santa Fe Artifcial Stock Market)
- Hommes (Adaptive Beliefs Systems)
- Day and Huang (bolle speculative e serie caotiche)

La seconda parte presenterà aspetti computazionali relativi a
- caos e diagrammi di biforcazione
- un'introduzione all'ottimizzazione e trucco di Gauss
- analisi del paper di Pindyck "Uncertain outcomes and climate change policy", Journal of Environmental Economics and Management, 2012.

Variazioni sono possibili a seconda degli interessi e della preparazione degli studenti.
Articoli originali, dispense, appunti.
scritto e orale
Gli studenti dovranno scrivere un breve saggio settimanalmente, commentare i testi dei compagni, preparare una presentazione originale di circa 20-30 minuti e sostenere un esame finale.
La partecipazione attiva è necessaria.
Inglese
  • Dispense e materiali di approfondimento e di autovalutazione disponibili online; testi di riferimento in formato e-book
  • Forum virtuali, blog, wikis
  • Piattaforme e-learning, moodle
  • Utilizzo strumenti open-source