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CortometraggiTrascrizione
00:00Il lavoro sull'inferenza causale per identificare le relazioni fra i dati osservativi e risolvere
00:10problemi di lunga data in econometria.
00:12Queste le basi degli studi del professore e premio Nobel 2021 per le scienze economiche
00:17Guido W.
00:18Inbens, che è stato ospite della Lewis per una public lecture dal titolo Causality in
00:23Econometrics – My Evolution as an Econometrician.
00:26Un ritorno nell'università intitolata a Guido Carli, quello del docente di Stanford,
00:31dopo che nel 2019 aveva tenuto un corso di una settimana al dottorato di scienze politiche
00:36sui temi della causalità e degli studi osservazionali, ispirando studenti e ricercatori.
00:42Lo scambio intellettuale, ha spiegato Livia De Giovanni, prorettore per la didattica e
00:46la qualità della Lewis, gioca un ruolo fondamentale nel progresso della conoscenza e la Lewis
00:52avvierà a favorire tale dialogo, riunendo studiosi di spicco provenienti da tutto il
00:56mondo.
00:57Sono infatti tre i premi Nobel che hanno tenuto delle lecture negli ultimi cinque mesi.
01:01Il suo ritorno conferma l'importanza di ospitare dei premi Nobel che sono fonte di ispirazione
01:08per studenti, docenti e per la società .
01:12Siamo molto grati al professor Inbens di essere tornato da premio Nobel nella nostra università .
01:18Nel corso dei suoi studi, Inbens ha messo a punto metodi innovativi, partendo dal binomio
01:23Chance-Choice, che hanno riplasmato il modo in cui gli economisti affrontano le problematiche
01:28del mondo reale e gli sono valsi l'insignia riconoscimento.
01:32Il mio lavoro negli ultimi anni è stato cercare di districare i concetti di correlazione e
01:43causalità .
01:44Spesso ciò che ci interessa sono gli effetti causali.
01:46Che cosa accadrebbe se cambiassimo l'istruzione di una persona o se la aiutassimo a trovare
01:51un lavoro?
01:52Guardare semplicemente alle correlazioni può essere fuorviante e non dirci ciò che
01:56vogliamo.
01:57In economia e nelle scienze sociali, però, spesso non possiamo fare esperimenti randomizzati
02:02come quelli che si fanno in ambito medico, dove è molto più facile distinguere tra correlazione
02:07e causalità , quindi occorre fare un lavoro maggiore per cercare di districare questi
02:12due concetti.
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