Il XVI Convegno Italiano degli Utenti di Stata si terrà il 26- 27 Settembre a Firenze. Il Convegno rappresenta sempre un’ottima occasione per lo scambio interdisciplinare fra gli utenti di Stata tramite le presentazione di nuovi comandi scritti dagli utenti, nonché applicazioni in economia, biostatistica, scienze sociali, psicologia e gestione dei dati. Inoltre, il corso di formazione che si terrà tradizionalmente nella seconda giornata del Convegno continua ad offrire ai partecipanti la possibilità di aggiornarsi su nuove metodologie di recente sviluppo nel proprio campo.
Seguendo il format degli anni precedenti il convegno si aprirà con una sessione dedicata ad un “invited speaker” e proseguirà con una serie di sessioni che daranno la possibilità ai partecipanti di:
INCONTRARE ricercatori appartenenti a diverse aree disciplinari
CONOSCERE nuove applicazioni che evidenziano le potenzialità di Stata su nuovi comandi e procedure
INTERAGIRE direttamente con gli statistici della StataCorp
SCAMBIARE informazioni e routine sviluppate per Stata.
COME SOTTOPORRE UN CONTRIBUTO
Gli autori interessati a presentare un contributo sono invitati a sottoporre un abstract al comitato scientifico per e-mail a formazione@tstat.it entro il 19.07.2019. Nell’e-mail dovranno essere inclusi nome, affi liazione, indirizzo e recapito telefonico. Saranno disponibili 25 minuti per ciascuna presentazione e 10 minuti per la relativa discussione. Eventuali contributi che dovessero richiedere tempi diversi, saranno ben accolti e per la pianificazione del programma sarà necessario segnalarne la durata prevista al momento dell’invio dell’abstract.
Il comitato scientifico farà pervenire una risposta entro il 29.07.2019 e la versione definitiva del lavoro dovrà essere inoltrata al comitato scientifico stesso, entro e non oltre il 02.09.2019.
COMITATO SCIENTIFICO
Una-Louise Bell
Rino Bellocco
Giovanni Capelli
Maurizio Pisati
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9.00 – 9.30 Registrazione dei partecipanti
9.30 – 10.30 I SESSIONE – EXPLOITING THE POTENTIAL OF STATA 16, I
Stata 16 – Under the Hood • Bill Rising, StataCorp.
Stata 16 added a number of new features which could affect how users think of working with Stata. Two of these features are frames and dynamic document extensions. This talk will show the basics of using frames and explain how they can be exploited both for space and speed. I’ll also introduce the new dynamic document features together with some example documents.
10.30 – 10.45 Pausa caffè
10.45 – 12.00 II SESSIONE – COMMUNITY CONTRIBUTED, I
Estimation of a latent network via LASSO regression using Stata • Giovanni Cerulli, IRCrES-CNR, Roma.
I present a model and a new Stata routine for estimating a latent (i.e., non-observable) network among N units (e.g., individuals, companies, countries, etc.) using a set of units’ characteristics and without knowing any prior linkage among them. In this approach, the units are represented via a set of indicators measuring a specific concept, such as riskiness, knowledge, etc. A standard regression would be unsuited for estimating the linkages as – in this case – the number of observations (the characteristics vector) is much smaller than the number of variables (the units). The Lasso Regression allows one to address high-dimensional settings like this one by allowing for an estimation of a generally sparse matrix of linkages (the network). We will provide a Stata simulation and possibly an application to real data.
Modelling the probability of occurrence of events with the new stpreg command • Matteo Bottai, Andrea Discacciati* e Giola Santoni, Karolinska Institutet, Stoccolma.
We introduce the new stpreg command, to fit flexible parametric models for the event-probability function, a measure of occurrence of an event of interest over time. The event-probability function is defined as the instantaneous probability of an event at a given time point conditional on having survived until that point. Unlike the hazard function, the event-probability function defines the instantaneous probability of the event. This talk describes its properties and interpretation along with convenient methods for modelling the possible effect of covariates on it, including flexible proportional-odds models and flexible power-probability models, which allow for censored and truncated observations. We compare these with other popular methods and discuss the theoretical and computational aspects of parameter estimation through a real data example.
Simulating Gaussian Stationary Dynamic Panel Data Models in Stata: New Features of xtarsim • Giovanni Bruno, Università Commerciale Luigi Bocconi, Milano.
The original Stata command xtarsim simulates dynamic panel data models with exogenous regressors and i.i.d. errors. I have now extended xtarsim in order to simulate models with various types of endogenous or predetermined regressors. This new version of xtarsim also allows MA(1) errors when regressors are exogenous.
12.10 – 13.00 III SESSIONE – EXPLOITING THE POTENTIAL OF STATA 16, II
Nonlinear Dynamic Stochastic General Equilibrium Models • David Schenck – Senior Econometrician, StataCorp.
Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models are used in macroeconomics for policy analysis and forecasting. A DSGE model consists of a system of equations (usually a nonlinear system of equations) that is derived from economic theory. This presentation illustrates how to easily solve, estimate, and analyse nonlinear DSGEs. We will explore how to obtain policy matrices, transition matrices, and impulse response functions for nonlinear models.
13.00-14.00 Pranzo
14.00 – 14.50 IV SESSIONE – COMMUNITY CONTRIBUTED, II
Measuring Heterogeneity And Efficiency of Firms within the Same Industry: a C++ plugin for Stata for computing the Zonotope • Marco Cococcioni*, Università degli Studi di Pisa, Marco Grazzi, Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano, Le Li Chuo University, Tokyo e Federico Ponchio, ISTI CNR, Pisa.
In this work we describe a new Stata command zonotope that, by resorting to a geometry-based approach, enables one to provide a measure of productivity that fully accounts for the existing heterogeneity across firms within the same industry. Further, the method that we propose also enables one to assess the extent of multi-dimensional heterogeneity with applications to production analysis and productivity measurement. Finally, we detail the functioning of the software to perform the related empirical analysis and we discuss the main computational issues encountered in its development.
Calling Python Scripts in Stata: a Power-Law application • Antonio Zinilli, IRCrES-CNR, Roma.
The –python– package facilitates integrating Python with Stata 16 by allowing automatic inter-process communication between the two software packages. Here we present a statistical application implemented in Python and called in Stata for discerning and quantifying power-law behaviour in empirical data.
14.50 – 15.40 V SESSIONE – STUDI APPLICATIVI USANDO STATA
The Contribution of Proportional Taxes and Tax-Free Cash Benefits to Income Redistribution over the Period 2005- 2018: Evidence from Italy • Stefano Boscolo, Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Modena.
During the last two decades a growing interest in understanding what determines the redistributive role of tax-benefit systems has been recorded worldwide. For the case of Italy, previous analyses were mainly focused on quantifying the contribution of marginal tax rates, deductions and tax credits to the redistributive capacity of PIT, neglecting the effect on income redistribution of proportional taxes and income sources exempt from taxation such as tax-free cash benefits. The following paper aims to fill this gap by applying two alternative Gini-based decomposition methodologies (Onrubia et al., 2014; Urban, 2014) to the Italian tax-benefit system’s redistributive power over the period 2005-2018. The contribution of each tax-benefit instrument is quantified for several baseline policy scenarios which diverge from each other for being representative of different degrees of extension of the tax-benefit system under study.
An application in STATA when investigating the relationship between cancer and dementia • Cecilia Damiano e Rino Bellocco, Università degli Studi di Milano-Bicocca.
Older people are often affected by several comorbid conditions and by an increasing risk of death that arises with aging. Previous studies examining the association of cancer with dementia in older adults have usually used standard approaches without taking into account the competing risk of mortality. However, ignoring mortality may not provide valid estimates of risk of dementia, because cancer is strongly associated with the competing risk of death. The present study considers people over-72 years old from two Swedish population-based longitudinal studies: the Kungsholmen Project (KP) and the Swedish National Study on Aging and Care project conducted in the Kungsholmen district of the city of Stockholm (SNAC-K project). The aim of the study is to analyse the association between cancer and the onset of dementia in the considered older population. The competing risk methodology is used, to illustrate the appropriate statistical methods for competing risks, their correct application and interpretation of the results, having death as the competing event.
15.40 – 16.00 Pausa caffè
16.00 – 16.45 VI SESSIONE – INVITED SPEAKER
A Brief Introduction to Machine Learning• Achim Ahrens – Public Policy Group, ETH Zürich.
In this short lecture I will attempt to demystify the field of Machine Learning and compare it to traditional statistical approaches in economics and social sciences. I discuss relative strengths and weaknesses, and how Machine Learning can facilitate causal inference. The lecture serves as a preamble to the one-day workshop that will take place on the following day.
16.50 – 17.30 VII SESSIONE – REPORT TO USERS “WISHES” AND “GRUMBLES” • BILL RISING AND DAVID SCHENCK, STATACORP
La sessione “Wishes” and “Grumbles” offre ai partecipanti la possibilità di interagire direttamente con la StataCorp: sarà possibile evidenziare problemi o limitazioni del software nonché suggerire eventuali miglioramenti o comandi che potrebbero essere inclusi in Stata.
20.15 Cena Sociale (facoltativa)
Come ogni anno proponiamo una serata insieme al termine del Convegno. Quest’anno la cena sociale si terrà, la sera del 26 Settembre, presso la Trattoria Sant’Agostino, Via Sant’Agostino 23R – Ang Via Maffi a https://www.trattoriasantagostino.com.
Il ritrovo sarà direttamente al ristorante alle ore 20.15 (previa conferma di adesione al momento dell’iscrizione).
Clicca QUI per scaricare la versione PDF del programma in Italiano.
27 Settembre 2019
Corso di formazione An Introduction to Machine Learning in Stata, Achim Ahrens – Public Policy Group, ETH Zürich.
Come ogni anno proponiamo una serata insieme al termine del Convegno.
Quest’anno la cena sociale si terrà, la sera del 26 Settembre, presso la Trattoria Sant’Agostino, Via Sant’Agostino 23R – Ang Via Maffi a https://www.trattoriasantagostino.com.
Il ritrovo sarà direttamente al ristorante alle ore 20.15 (previa conferma di adesione al momento dell’iscrizione).
Quota di partecipazione:
Convegno:
Studenti / Dottorandi*: € 62.00
Altre categorie: € 95.00
Corso di Formazione:
Studenti / Dottorandi* € 227.00
Altre categorie: € 350.00
Convegno e Corso di Formazione:
Studenti / Dottorandi* € 244.00
Altre categorie: € 375.00
I prezzi si intendono IVA 22% esclusa.
*Per usufruire dello status “studente” è necessario presentare copia del libretto universitario o un certifi cato di iscrizione (in carta semplice) all’Università ed essere studenti a tempo pieno.
La quota di iscrizione include il materiale didattico, le pause caffè ed il pranzo. La domanda di partecipazione dovrà avvenire tramite il modulo di registrazione, disponibile presso la segreteria organizzativa, entro il 15.09.2019.
SCADENZA ISCRIZIONE: 15.09.2019.
CLICCA QUI PER SCARICARE IL MODULO DI REGISTRAZIONE
INVESTIRE NEI GIOVANI RICERCATORI
TStat è lieta di offrire gratuitamente a 5 studenti (iscritti a tempo pieno) la giornata del Convegno grazie al progetto “Investire nei giovanni oggi” con il quale, ogni anno, si pone l’obiettivo di sostenire il percorso formativo di giovani ricercatori nei paesi dove è distributrice del software Stata.
Per ulteriori informazioni sull’assegnazione dei posti e sulla modalità di partecipazione, contattare la segreteria organizzativa formazione@tstat.it.
Il XVI Convegno Italiano degli Utenti di Stata si terrà il 26-27 Settembre a Firenze. Il Convegno rappresenta sempre un’ottima occasione per lo scambio interdisciplinare fra gli utenti di Stata tramite le presentazione di nuovi comandi scritti dagli utenti, nonché applicazioni in economia, biostatistica, scienze sociali, psicologia e gestione dei dati. Inoltre, il corso di formazione che si terrà tradizionalmente nella seconda giornata del Convegno continua ad offrire ai partecipanti la possibilità di aggiornarsi su nuove metodologie di recente sviluppo nel proprio campo.
La seconda giornata sarà dedicata al corso di formazione “An Introduction to Machine Learning in Stata” tenuto da Achim Ahrens – Public Policy Group, ETH Zürich.
