Economics of Innovation e ricerca internazionale: l’Insubria nel percorso di Pamela Efua Ofori

22 Dicembre 2021
Pamela Efua Ofori

Un percorso internazionale nell’ambito dell’economia con un significativo contributo dell’Università dell’Insubria: è quello di Pamela Efua Ofori, che ha frequentato il primo anno di laurea magistrale in Economics of Innovation, GEEM, nel nostro ateneo, acquisendo competenze che hanno arricchito il suo già brillante curriculum. Pamela ha conseguito la laurea triennale in Ghana, alla University of Cape Coast dove è stata anche research assistant, ha frequentato un master di un anno in Spagna, alla Universidad de Granada, e poi, nonostante la pandemia, nel 2020-2021 è venuta in Italia per frequentare il curriculum Economics of Innovation della laurea magistrale GEEM all’Insubria e – mentre era a Varese – è stata selezionata per il doppio titolo in Germania, alla FSU Jena, dove ora sta seguendo i corsi del MSc in Economics Innovation and Change. Nel frattempo ha anche collaborato con ONG come UNICEF, UNFPA, Fundación Mujeres Por África, e ASPROWORDA.

All’Insubria la studentessa ha seguito, tra gli altri, i corsi «Seminar in Machine Learning and Big Data Analysis» e «Econometrics of Competitive and Regulated Markets», dove ha imparato le tecniche più recenti di intelligenza artificiale ed econometria. Con i docenti con cui collaborava in Ghana ha quindi ha scritto diversi articoli pubblicati su riviste scientifiche in cui usa queste tecniche per analizzare i dati che loro hanno raccolto. Le riviste sono «Heliyon» (top 25%), «Cogent Economics & Finance» (top 50%), «Applied Artificial Intelligence» (top 75%).

Gli studi fatti all’Insubria sono stati fondamentali per fornire a Pamela Efua Ofori gli hard skills che lei ha applicato agli argomenti dei suoi articoli: l’effetto congiunto delle fluttuazioni della rendita petrolifera e delle rimesse ricevute sulla crescita economica nell'Africa sub-sahariana; l'efficacia dei percorsi di sviluppo della finanza e dell’ICT nel ridurre la gravità e l'intensità della povertà nell'Africa sub-sahariana; l'uso di tecniche di regolarizzazione provenienti dal machine learning per identificare i fattori chiave dello sviluppo finanziario in Africa.

Ultima modifica: Martedì, 11 Luglio, 2023 - 18:12