CODICE | 24615 |
---|---|
ANNO ACCADEMICO | 2019/2020 |
CFU |
|
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | SECS-P/05 |
SEDE |
|
PERIODO | 1° Semestre |
PROPEDEUTICITA |
Propedeuticità in ingresso
Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami:
Propedeuticità in uscita
Questo insegnamento è propedeutico per gli insegnamenti:
|
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
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
Ricevimento: Martedì 11-13, II piano, stanza 1028
Commissione d'esame
GABRIELE DEANA (Presidente)
ANNA BOTTASSO
LEZIONI
INIZIO LEZIONI
1° semestre
17 Settembre2019 - 11 Dicembre 2019
Orari delle lezioni
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
Data appello | Orario | Luogo | Tipologia | Note |
---|---|---|---|---|
10/01/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
10/01/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
24/01/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
24/01/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
03/02/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
03/02/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
15/06/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
15/06/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
29/06/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
29/06/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
14/07/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
14/07/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto | |
04/09/2020 | 10:30 | GENOVA | Orale | |
04/09/2020 | 10:30 | GENOVA | Scritto |