Mercoledì 11 giugno 2025, dalle ore 15:00 alle 16:00, il Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche - DEAMS dell'Università di Trieste ospita il seminario “From Simple Models to Real-World Complexity. Understanding What Happens After a Shock When the Economy Doesn't Follow a Straight Line”. 

L’incontro si svolgerà nell’Aula 3_B dell’Edificio D del Campus di Piazzale Europa.

L'evento, organizzato dal Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche - DEAMS e promosso da Marco Giansoldati, professore associato di Politica Economica all'Università di Trieste, vedrà la partecipazione di Elena Pesavento, full professor di Economia presso il Dipartimento di Economia dell’Emory University, Atlanta, Georgia, Stati Uniti.

Il seminario si concentrerà su un tema particolarmente utile per comprendere gli impatti degli shock. Infatti, i modelli autoregressivi vettoriali (VAR) lineari sono stati ampiamente utilizzati per stimare le risposte delle variabili economiche a shock come quelli di politica monetaria o del prezzo del petrolio (impulse response functions - IRF). Recentemente, si è registrato un notevole interesse nella stima di modelli che tengano conto delle non linearità. Tra gli esempi figurano modelli che consentono risposte diverse a shock positivi e negativi (segno), risposte diverse a shock piccoli e grandi (dimensione) e risposte diverse a seconda dello stato dell'economia (espansione o recessione). L'aggiunta di non linearità ai VAR aggiunge un livello di complessità che è importante tenere presente nella stima delle impulse response functions (IRF).

Nel seminario la prof.ssa Elena Pesavento discuterà le sfide generali derivanti dalla stima delle impulse response functions (IRF) nei modelli non lineari, fornirà alcuni suggerimenti e alcuni esempi pratici.

L’incontro è aperto a tutta la comunità studentesca e al corpo docente dell’Ateneo, con l’obiettivo di stimolare una riflessione critica sulla più efficiente metodologia di stima degli impatti di shocks sui sistemi economici.

Elena Pesavento ha conseguito una laurea in Statistica presso l'Università di Padova e un PhD in Economics presso la University of California, San Diego. La sua ricerca si concentra sull’analisi delle serie storiche, con particolare attenzione all'inferenza e ai test nei modelli autoregressivi vettoriali (VAR). Il suo lavoro accademico esplora le sfide dell'inferenza quando le variabili presentano non stazionarietà (radici unitarie, cointegrazione o break strutturali), nonché elevata persistenza. Più recentemente, il focus della sua ricerca è sull'analisi di modelli non lineari, ed in particolare sull'identificazione e sulla stima delle impulse response functions (IRF) nei VAR non lineari.

Con una laurea in Statistica, la sua passione per rendere la statistica accessibile e coinvolgente per gli studenti ispira la sua didattica sia a livello undergraduate sia graduate. Ha ricoperto diversi ruoli di leadership all'Emory College. Attualmente è Direttrice del Programma "Women in Leadership" del Dipartimento di Economia, che mira a ispirare e dotare la prossima generazione di leader con competenze di leadership.