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| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Nuovi metodi e modelli econometrici per l’analisi degli obiettivi di sviluppo sostenibile. |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | New econometric methods and models for the analysis of sustainable development goals. |
| Area CUN | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L’analisi quantitativa degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (OSS) pone nuove sfide alla tradizionale modellistica econometrica e statistica. Da un lato, è necessario includere nell’analisi non solo variabili economiche e finanziarie ma anche informazioni di natura ambientale ed ecologica. Dall’altro lato, è indispensabile modellare non solo l’effetto di shock presenti e passati nei fenomeni di interesse, ma anche predirre l’impatto di eventi che si realizzeranno in futuro a causa dell’implementazione di politiche di sviluppo sostenibile. Il progetto di ricerca guarda verso approcci econometrici innovativi quali i modelli per High-Dimensional Time Series (HDTS) and il Mixed causal-non-causal VAR (MVAR). Infatti, HDTS è l’ambiente metodologico naturale per la gestione di informazioni connesse ad una moltitudine di fenomeni, mentre i modelli MVAR sono, per costruzione, capaci di predirre gli effetti di shock futuri sulle variabili di interesse. |
| Descrizione sintetica in inglese | Quantitative analysis of Sustainable Development Goals (SSGs) poses new challenges to traditional statistical and econometric modelling. On the one hand, it is required to include in the analysis not only economic and financial variables, but also information of environmental and ecological nature. On the other hand, it is mandatory to model not only the effects of past and present shocks on the phenomena of interest, but also to predict the impact of events that will occur in the future due to the implementation of sustainability policies. The research project points towards innovative econometric approaches such as High-Dimensional Time Series models (HDTS) and the Mixed causal-non-causal VAR (MVAR). Indeed, HDTS is the natural methodological environment for handling information related to a multitude of phenomena, whereas MVARs are, by construction, capable of predicting the effects of future shocks on the variables of interest. |
| Data del bando | 16/11/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Roma Tor Vergata - Centro di Studi Economici e Internazionali |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | ROMA |
| Sito web | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |
| assegni.ricerca@amm.uniroma2.it | |
| Telefono | 0672592344 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 06/12/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |