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

E' previsto che gli studenti abbiano assimilato i contenuti dei corsi: Probabilità e inferenza statistica e Metodi di simulazione per la statistica, e in particolare abbiano una buona padronanza con:
- Variabili casuali e trasformazione di variabili casuali
- Principali distribuzioni statistiche
- Test di ipotesi e intervalli di confidenza
- Generazione di numeri casuali e simulazione di variabili casuali

Una buona conoscenza dei modelli econometrici presentati durante il corso è importante per frequentare con profitto i corsi di Valutazione delle Politiche, Data mining e statistical learning, Modelli per dati longitudinali

L’obiettivo del corso è quello di introdurre lo studente ai concetti e alla pratica dell'analisi econometrica dei dati e delle domande economiche. I principali concetti verranno discussi presentando il modello dei minimi quadrati ordinari con regressori multipli (MQO). Verranno poi affrontati i casi più rilevanti in cui le ipotesi sottostanti i MQO non sono applicabili, tra cui variabili dipendenti categoriche, errori non omoschedastici o non ortogonali, problemi di qualità nei dati, modelli economici non lineari nei parametri.

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.

Conoscenza e capacità di comprensione: Gli studenti conosceranno e comprederanno gli elementi fondamentali dell'analisi econometrica, le assunzioni dei modelli econometrici studiati e le proprietà degli stimatori.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: Gli studenti acquisiranno la capacità di applicare i modelli econometrici studiati a dati economici e a utilizzare gli strumenti diagnostici per verificare se le assunzioni su cui si basano sono verificate,.

Competenza e autonomia di giudizio: Gli studenti acquisiranno la capacità di discutere criticamente in che modo ed entro quali limiti i risultati ottenuti da una analisi econometrica contribuiscono a dare risposta alle domande economiche da cui sono stati ispirati.

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

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

L'esame finale consiste in una prova scritta, divisa in:

modulo 1 (9 cfu) Prof. Leombruni

- una parte strutturata di teoria, con un set di item a scelta multipla e item vero/falso.

- due esercizi semi strutturati, in cui lo studente deve commentare i risultati di analisi presentati nel testo, discutendo gli aspetti specifici richiesti.

Per gli studenti che hanno superato la prova scritta è prevista la possibilità di sostenere una prova orale.

modulo 2 (3 cfu) Prof. Contini

- un esercizio semi strutturato, in cui lo studente deve commentare i risultati di analisi presentati nel testo, discutendo gli aspetti specifici richiesti.

modulo 1 (9 cfu) Prof. Leombruni

Domande economiche e dati economici.
Il modello dei minimi quadrati ordinari: teoria, applicazioni e diagnostiche.
Specificazione del modello e minimi quadrati non lineari.
Errori non IID: stimatori robusti e minimi quadrati ponderati.
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.

  

Per quel che riguarda la prima parte del programma (9 CFU), per i concetti fondamentali si può far riferimento a qualunque manuale di base di Econometria, quali ad esempio:

- Stock e Watson (vari anni), Introduzione all’econometria, Pearson Education Italia;

- Hill, Griffiths e Lim (vari anni), Principi di Econometria, Zanichelli

Per argomenti più avanzati verranno utilizzate slide e ulteriori materiali caricati sul sito.

Per quel che riguarda la seconda parte del programma (3 CFU), si consiglia il seguente testo:

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