PRESENTAZIONE

Il corso si propone di introdurre lo studente alla comprensione e all'impiego dei metodi quantitativi in economia. Nel corso vengono trattati il modello lineare e le sue generalizzazioni; la teoria della stima e quella dei test; le tecniche di specificazione econometrica e i problemi di selezione del modello; il metodo di stima con variabili strumentali. Tali tecniche sono illustrate sia dal punto di vista teorico, sia attraverso esempi di applicazioni empiriche utilizzando software specifici, quali  Stata.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso è volto a fornire agli studenti gli strumenti di base dell’analisi econometrica. Partendo da una rigorosa analisi teorica del modello di regressione lineare, introduce i principali stimatori e ne analizza le proprietà in “finite sample” e “asymptotics” sotto le ipotesi di Gauss-Markov. Il modello e la sua analisi vengono poi estesi a analisi di regressione multipla e i risultati in questo contesto vengono dimostrati utilizzando l’algebra lineare. Il corso sviluppa poi un’approfondita analisi dei principali test delle ipotesi basandosi sulla teoria della distribuzione e del loro utilizzo nella modellizzazione econometrica, in particolare delineandone la relazione con le domande di ricerca. Considera infine i casi di errata specificazione del modello e di fallimento delle ipotesi classiche ,ne analizza le conseguenze sugli stimatori e sviluppa strategie di stima alternative,verificandone la validita’.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Al termine termine del corso gli studenti devono:

• essere in grado di forumlare il modello teorico più adatto alla domanda di ricerca
• aver acquistio la capacità di scegliere il metodo di stima più appropiato alla domanda di ricerca e alla tipologia di dati a disposizione
• essere in grado di comprendere i risutlati ottenuti, ed interpretarli in tarmini statistici ed economici
• essere in grado di leggere e comprendere, con senso critico, le pubblicazioni scentifiche caratterizzate da una componente empirica

PREREQUISITI

Livello di conoscenza richiesto dai corsi in Matematica e Statistica.

Inoltre è di fondamentale importanza la conoscenza delle seguenti operazioni di algebra lineare: inner product ,outer product, moltiplicazioni e somme tra matrici, calcolo del determinate di matrici quadrate (fino a 3 per 3),calcolo dell’inversa di una matrice quadrata, operazione di trasposta di una matrice. Oltre che le seguente nozioni di statistica: test delle ipotesi, test T e test F.

MODALITA' DIDATTICHE

• Lezioni frontali
• Lezioni frontali con utilizzo di software e/o tecnologia innovativa
• Esercitazioni in aula

PROGRAMMA/CONTENUTO

Prima parte

1.Il modello di regressione lineare

• Specificazione, ipotesi, interpretazione
• Stima dei parametri e proprietà degli stimatori
• Analisi della varianza, R2
• Collinearità
• Stima per intervallo
• Test di ipotesi: i test t ed F
• Stimatori vincolati

• Esempi teorici
• Esempi applicati, con dati simulati e reali

2.Il modello di regressione lineare generalizzato

• Specificazione, ipotesi, interpretazione
• Stima dei parametri
• Proprietà degli stimatori
• Test di ipotesi: i test di incorretta specificazione
• Esempi teorici
• Esempi applicati, con dati simulati e reali

3.Instabilità dei parametri e previsione

• Break strutturali e test per la loro presenza
• Metodi di stima ricorsivi e variabili dummy
• Previsione nel modello lineare
• Esempi teorici
• Esempi applicati, con dati simulati e reali

Seconda parte

4.Il modello di regressione lineare con regressori endogeni

• Distorsione da variabili omesse
• Correlazione tra regressori ed errore
• Stimatori con variabili strumentali:
• specificazione, ipotesi ed interpretazione
• Strumenti deboli e problematiche connesse
• Test di Hausman e di sovra-identificazione
• Applicazioni empiriche

5.Modelli per dati qualitativi

• Stima di massima verosimiglianza
• Variabili dipendenti binarie
• Modelli LOGIT e PROBIT: specificazione e stima
• Interpretazione dei parametri
• Applicazioni empiriche

6.Cenni sui modelli per dati panel

• Tipologia
• Modelli con effetti fissi
• Modelli con effetti stocastici

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Durante il corso verranno pubblicate su aulaweb le dispense utili all'apprendimento ed alcuni paper che verranno discussi in aula, oltre che problem set e mock exam

Alcuni testi consigliati per l'integrazione:

• W.H. Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall
• M. Verbeek M., A Guide to Modern Econometrics, Wiley
• J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics, Thomson

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

GABRIELE DEANA (Presidente)

ANNA BOTTASSO

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

1° semestre

17 Settembre2019 - 11 Dicembre 2019

Orari delle lezioni

ECONOMETRIA

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame è scritto e può essere sostenuto in un’unica prova generale oppure in due prove parziali (in questo caso il voto finale è la media dei voti delle prove parziali)

Calendario appelli