ΑΝΑΣΤΑΣΙΟΥ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ
ΑΝΑΠΛΗΡΩΤΗΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ
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
Ε-mail: athanastas (at) uop (dot) gr
Σύντομο Βιογραφικό ΣημείωμαΟ Αθανάσιος Αναστασίου είναι Αναπληρωτής Καθηγητής στο Τμήμα Διοικητικής Επιστήμης και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου Πελοποννήσου. Κατέχει διδακτορικό δίπλωμα στα Οικονομικά και έχει 20ετή διδακτική εμπειρία στην τριτοβάθμια εκπαίδευση, τόσο στην Ελλάδα όσο και στην Κύπρο. Τα ερευνητικά του ενδιαφέροντα είναι στον τομέα της Μακροοικονομίας, της Δημόσιας Διοίκησης και Οικονομίας, της Οικονομικής Ανάπτυξης, της Διεθνούς Οικονομίας και της Ευρωπαϊκής Ολοκλήρωσης. Έχει διατελέσει μέλος της συντακτικής επιτροπής του International Journal of Behavioural and Healthcare Research, έχει δημοσιεύσει αρκετές επιστημονικές εργασίες και έχει συμμετάσχει σε πολλά συνέδρια σχετικά με τη Μακροοικονομία, τη Διεθνή Οικονομία, τη Δημόσια Οικονομία και Διοίκηση και τη Μακροοικονομία της Ευρωπαϊκής Ένωσης. Επίσης, τα ερευνητικά του ενδιαφέροντα είναι στην εφαρμοσμένη οικονομετρία με έμφαση στις μεθόδους εκτίμησης κατά Bayes και η προηγούμενη έρευνά του επικεντρώθηκε σε θέματα πολιτικής ανεξαρτησίας της Ευρωπαϊκής Ένωσης και της Κεντρικής Τράπεζας. Έχει ασχοληθεί ερευνητικά με τον τομέα της Περιβάλλουσας Ανάλυσης Δεδομένων και έχει δημοσιεύσει εργασίες που χρησιμοποιούν αυτή την προσέγγιση στη μέτρηση της αποτελεσματικότητας του βιομηχανικού τομέα για τους τομείς των τραπεζών και της εκπαίδευσης.
Γνωστικό Αντικείμενο: Οικονομική Ανάπτυξη και Μεγέθυνση [ ΦΕΚ 1038/Γ΄/07-05-2021 ]
Επιστημονικά Ενδιαφέροντα: ΜακροοικονομίαΔημόσια Διοίκηση και ΟικονομίαΟικονομική ΑνάπτυξηΔιεθνής Οικονομική Θεωρία και Ευρωπαϊκή ΟλοκλήρωσηΜακροοικονομικά της Ευρωπαϊκής ΈνωσηςΕφαρμοσμένη ΟικονομετρίαΜεθοδολογία Έρευνας και Ποσοτικές Μέθοδοι