Corsi di Studio del Dipartimento di Economia e Statistica "Cognetti de Martiis"

L’obiettivo del corso è quello di introdurre lo studente ai concetti e a una pratica avanzata dell'analisi econometrica, imparando ad affrontare i casi più rilevanti in cui non sono applicabili direttamente gli strumenti dell'analisi di regressione lineare classica. Tra gli esempi più rilevanti di violazione delle assunzioni classiche verranno considerati il caso di variabili dipendenti categoriche, di errori non omoschedastici, non indipendenti, non ortogonali, e di errori di misura. Gli argomenti verranno presentati facendo un uso estensivo di simulazioni monte carlo, per conseguire una migliore comprensione dei concetti discussi, e per introdurre lo studente alla pratica delle tecniche di stima e di validazione basata su modelli computazionali.

Lo studente dovrà essere in grado di svolgere e discutere autunomamente analisi empiriche basate sul modello di regressione lineare ordinaria quando le sue assunzioni son verificate, nonché di affrontare alcuni casi notevoli di violazione delle assunzioni, tra cui osservazioni non IID, problemi di qualità dei dati, errori non ortogonali. Dovrà inoltre essere in grado di svolgere e discutere autunomamente analisi empiriche con modelli per dati categoriali (variabili dipendenti binarie, ordinali e nominali).

Lezioni frontali, e laboratori utilizzando i Software SAS e Stata.

Sono previste anche alcune lezioni dedicate a svolgere esercizi tipo esame.

In relazione all’emergenza coronavirus, in ottemperanza alle indicazioni rettorali, la prova scritta di LUGLIO verrà effettuata per via telematica tramite la piattaforma Moodle e sotto sorveglianza Webex. La prova scritta di SETTEMBRE verrà invece effettuata in presenza e in modalità telematica, in ottemperanza alle indicazioni del rettorato.

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L’esame si compone di una prima parte, valutata con un massimo di 30 punti, composta da quattro parti:

1.       Una parte di 12 domande di teoria a risposta multipla su argomenti di base, con tempo a disposizione 20 minuti. Valutazione immediata con punteggio massimo 10 punti. Punteggio minimo per proseguire la prova 7 punti.

2.       Una parte con un esempio di analisi di regressione ed eventuali diagnostiche e descrittive, con 6 domande a risposta multipla. Tempo a disposizione 30 minuti. Valutazione immediata con punteggio massimo 10 punti. Punteggio minimo cumulato per proseguire la prova 12.

3.       Una parte con due esercizi a risposta aperta. Tempo a disposizione 20 minuti per esercizio. Punteggio massimo 10 punti.

Gli studenti che prendono un voto inferiore a 26 non hanno il diritto di accedere all’esame orale. Gli studenti che prendono un voto superiore o uguale a 26, per poter confermare il voto devono necessariamente sottoporsi a un esame orale con la commissione; in alternativa, possono rinunciare all’orale prendendo il voto finale di 26. Con l’orale il voto può essere confermato, abbassato o alzato.

modulo 1 (9 cfu) Prof. Leombruni

Dati e modelli economici.
Il modello dei minimi quadrati ordinari: teoria, applicazioni e diagnostiche.
Specificazione del modello e minimi quadrati non lineari.
Errori non IID: minimi quadrati ponderati e generalizzati.
Qualità dei dati: outliers, dati mancanti, variabili omesse, dati misurati con errore.
Errori non ortogonali: metodo delle variabili strumentali.

modulo 2 (3 cfu) Prof. Contini

Modelli per variabili dipendenti categoriche: modelli logit, probit, multinomial e ordinal logit.

Come materiale didattico, verranno utilizzati:
- il testo Stock J.H., Watson M.W. (vari anni), Introduzione all’econometria, Pearson Education Italia, Milano;

Capitoli 1-9, 12, 17 (solo par. 17.5)

- il testo J. Scott Long (Regression models for categorical and limited dependent variables): capitoli 3, 5, 6.

- i codici e i risultati commentati dei laboratori in aula informatica svolti durante il corso.