- Oggetto:
Econometrics
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Econometrics
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Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- ECM0199B
- Docente
- Michele Belloni (Titolare del corso)
- Insegnamento integrato
- Statistics and econometrics (ECM0199)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio - a Torino [0403M21]
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
- E' richiesta la conoscenza degli argomenti studiati nel modulo Statistics[ECM0199A] e una conoscenza di base di matematica.
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Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
L'obiettivo del corso è quello di fornire gli strumenti di base dell'econometria necessari per l'interpretazione di output di regressione multipla, la pianificazione e realizzazione di un semplice progetto di ricerca potenzialmente utile per la realizzazione di una tesi magistrale. Approccio di studio focalizzato su aspetti empirici. Corso utile per poter affrontare corsi quantitativi più avanzati del corso di laurea magistrale in Ambiente, Cultura e Territorio quali Spatial Econometrics.
Learning fundamentals of Econometrics, necessary to interpret multiple regression outputs, to plan and realize a simple empirical research project potentially useful for students to set up their final Master dissertation. Focus on empirical issues rather than theory. Bridge between the course of Statistics and more advanced courses of the Laurea Magistrale in Environmental, Culture and Land Economics such as Spatial Econometrics.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà acquisire la conoscenza degli strumenti di base dell'econometria e la capacità di utilizzare tali tecniche per la costruzione di modelli quantitativi utilizzati nella soluzione dei problemi riguardanti le scienze economiche.
The student will be able to understand and handle basic tools of econometrics and will have the ability to use such techniques for the development of quantitative economic models.
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Modalità di insegnamento
Il corso si svolge in modalità elearning, ed è preceduto da un precorso di introduzione al software statistico R. Verranno utilizzate le seguenti piattaforme: Moodle, MindTap e MS streaming. Verranno fornite slides delle lezioni e videolezioni registrate, corredate con numerose attività di apprendimento presenti sulla piattaforma MindTap (video di esercizi svolti, flashcards, quiz, esercizi di recap, di interpretazione e esercizi da svolgere al PC tramite il software R).
The course is taught in e-learning. It is preceded by an introductory course on the statistical software R. The following e-learning platforms will be used: Moodle, MindTap and MS streaming. Slides of the lectures and video lectures will be provided, together with numerous learning activities available through MindTap, such as videos showing how to solve exercises, flashcards, quizzes; recap, interpretation and computer exercises using R.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Disponibile a breve.
IMPORTANTE
Propedeuticità e altre informazioni importanti sulle prove di esame
- Per gli appelli di econometrics della sessione estiva 2020 (cioè, fino all’appello del 10 settembre incluso) non è prevista alcuna propedeuticità con l’esame di statistica;
- Per gli appelli successivi a quello di settembre 2020 è prevista propedeuticità: coloro che non hanno superato statistica non potranno iscriversi all’esame di econometrics;
- Ai fini della verbalizzazione del voto, la prova di econometrics rimarrà valida per un anno solare;
- La prova di econometrics può essere sostenuta per un massimo di 3 volte nel corso di un anno accademico. È possibile ritirarsi durante l’esame: in quel caso la prova sarà considerata come non sostenuta. Tale possibilità di ritiro sarà concessa anche nei prossimi esami effettuati in via telematica su Moodle; la modalità “tecnica” con la quale vi è permesso il ritiro di un esame svolto su Moodle vi sarà comunicata in seguito.
Soon available.
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Attività di supporto
Un laboratorio di "Introduzione a R" permette l'acquisizione delle nozioni di base del software statistico R utilizzando l'interfaccia Rstudio. Nozioni di base di programmazione sono seguite da lezioni di approfondimento quali applicazioni statistiche ed econometriche.
A laboratory providing an introduction of programming in R using the interface RStudio. It will cover basics of programming and econometric and statistical applications.
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Programma
Il corso riguarderà l'analisi di dati di tipo cross-sectional seguendo un approccio non sperimentale. Fornirà una conoscenza di livello intermedio del modello di regressione lineare e dello stimatore OLS. Verranno fornite le basi dei modelli per variabili dipendenti discrete e il modello per dati di frequenza Poisson. Specificamente:
- The nature of econometrics and economic data
- The simple regression model
- Multiple regression analysis: Estimation
- Multiple regression analysis: Inference
- Multiple regression analysis: OLS Asymptotics
- Multiple regression analysis: Further Issues
- Multiple regression analysis with qualitative info
- Heteroskedasticity
- Limited Dependent Variable models and Poisson
The course will focus on cross-sectional data following a non-experimental approach. It will provide a deep insight on the linear regression model and ordinary least squares. Basics on limited dependent variables models and the Poisson regression will be provided. Specifically:
- The nature of econometrics and economic data
- The simple regression model
- Multiple regression analysis: Estimation
- Multiple regression analysis: Inference
- Multiple regression analysis: OLS Asymptotics
- Multiple regression analysis: Further Issues
- Multiple regression analysis with qualitative info
- Heteroskedasticity
- Limited Dependent Variable models and Poisson
Testi consigliati e bibliografia
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Introductory econometrics: A modern approach 7th edition, by Jeffrey Wooldridge
Introductory econometrics: A modern approach 7th edition, by Jeffrey Wooldridge
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Note
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