Corso di laurea magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi

Sistemi dinamici (FIS0115), Python.
In parallelo a questo corso, si consiglia di frequentare i corsi opzionali del secondo semestre: “Complessità nei Sistemi Sociali (INT0770)” e “Elementi di Teoria dei Giochi e delle reti (INT0908)”. Dove necessario, introdurrò i concetti più importanti di teoria dei giochi, delle reti e delle distribuzioni a code pesanti, ma la frequenza di questi corsi permetterà di capire meglio alcuni degli argomenti del corso.

Concetti base di microeconomia e macroeconomia. Comprensione di come la teoria dei sistemi complessi può contribuire allo studio dell’economia.

Lo studente acquisirà competenze in economia, che sono spesso mancanti nella formazione degli scienziati ma molto importanti per cultura generale, eventuale percorso di ricerca nelle scienze sociali, e molti lavori nel settore privato. Inoltre, lo studente sarà esposto a una pluralità di approcci allo studio dell’economia, oltre l’approccio tradizionale basato sulla massimizzazione dell’utilità e l’equilibrio.

Lezione in aula, con slides e calcoli alla lavagna. In alcune lezioni verranno mostrati e messi a disposizione dei codici Python che supportano le lezioni teoriche.

L’esame sarà orale e consisterà in due domande sugli argomenti del corso. C’è la possibilità di portare un approfondimento, teorico o computazionale, su un argomento a scelta, in sostituzione di una delle due domande.

 

L'obiettivo del corso è fornire agli studenti con una formazione in scienze naturali una conoscenza di base di come la scienza dei sistemi complessi può contribuire all'economia. A questo scopo, per ciascun argomento inizieremo con il trattamento tradizionale, e introdurremo progressivamente approcci alternativi che utilizzano metodi come sistemi dinamici, reti, meccanica statistica e agent-based modeling. Questi approcci insisteranno su aspetti spesso trascurati nell'analisi economica tradizionale, come le dinamiche al di fuori dell'equilibrio, la razionalità limitata, l’eterogeneità e le reti. Gli argomenti trattati includeranno sia la microeconomia (consumo e produzione, equilibrio nei mercati e nei giochi, distribuzioni heavy-tailed, mercati finanziari) che la macroeconomia (contabilità nazionale, crescita, cicli economici, modelli input-output). Considereremo sia modelli matematici semplici che possono essere risolti analiticamente sia agent-based models più complessi, e che quindi devono essere simulati. 

Non esiste un unico libro di testo, dal momento che il corso coprirà diversi argomenti. In ogni caso, I libri di testo e articoli di review indicati di seguito (in ordine cronologico) possono essere utili per comprendere gli argomenti del corso in maniera più approfondita. 

Gandolfo, G. (2009). Economic dynamics: Fourth edition. Springer Verlag

Kirman, A. (2010). Complex economics: individual and collective rationality. Routledge

Hommes, C. (2013). Behavioral rationality and heterogeneous expectations in complex
economic systems. Cambridge University Press

Boero, R., Morini, M., Sonnessa, M., and Terna, P. (2015). Agent-based models of the
economy: from theories to applications. Springer

Delli Gatti, D., Fagiolo, G., Gallegati, M., Richiardi, M., and Russo, A. (2018). Agent-based
models in economics: A toolkit. Cambridge University Press

Axtell, R. L. and Farmer, J. D. (2024). Agent-based modeling in economics and finance:
Past, present, and future. Journal of Economic Literature, pages 1-;101

Farmer, J. D. (2024). Making Sense of Chaos: A Better Economics for a Better World.
Penguin