- Docente: Maria Elena Bontempi
- Crediti formativi: 5
- SSD: SECS-P/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Economia e politica economica (cod. 8420)
Conoscenze e abilità da conseguire
The lectures aim to provide an overview, both methodological and applied, of the econometric models for panel data. In a panel dataset we have at least two dimensions of the observations: classically we can have time-series cross-sectional data (CSTS); recently we talk about multilevel data (for example, companies within industries within regions within countries, observed over time). Models can be both static and dynamic. At the beginning of the course, to ease the comprehension and to introduce important topics, some introductory econometrics will be revised. At the end of the course, students are expected to be able to: (1) understand, estimate and interpret the main models for panel data; (2) use an econometric software and conduct their own research; (3) critically evaluate some applications of panel data presented in the empirical literature.
Contenuti
Il programma si articola nei seguenti punti:
1. Introduzione ai dati di panel; longitudinal data, cross-section time-series data, multilevel data.
2. Il fondamentale ruolo dell'eterogeneita': come considerarla.
3. Modelli per panel statici: due o più livelli, struttura a componenti dell'errore; effetti fissi ed effetti random; una panoramica della stima a variabili strumentali ed il test di Hausman.
4. Mixed and hierarchical models. Cenni sui panel dinamici.
Testi/Bibliografia
Il materiale, composto da articoli, note teoriche ed applicate, programmi e dati per procedere con analisi preliminari e stima di modelli empirici, sarà distribuito nel corso delle lezioni e sarà reso disponibile sulla piattaforma Virtuale.
Si consiglia agli studenti di consultare i seguenti testi (l'ordine riflette il grado di difficolta'):
Wooldridge J.M. 2020 Introductory Econometrics. A Modern Approach, Cengage, 7th Edition, Ch. 13-14;
Verbeek M. 2017 A guide to Modern Econometrics, Wiley, 5th Edition, Ch. 10.
Chi ne avesse necessita', potrebbe preliminarmente rivedere le tematiche di base, nei capitoli 1, 2, 3 e 4 del Verbeek.
Metodi didattici
Le metodologie presentate in classe dal punto di vista teorico verranno accompagnate da applicazioni pratiche tramite utilizzo di software econometrico (Stata, disponibile agli studenti grazie alla licenza CAMPUS utilizzabile con le proprie credenziali istituzionali).
Al termine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado di comprendere i principali articoli di base sui dati di panel, sapere modellare empiricamente una propria analisi di interesse e scegliere criticamente i metodi di stima più appropriati: modelli statici e dinamici, POLS, FE, RE, CRE, GMM.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Gli studenti frequentanti presenteranno e discuteranno applicazioni empiriche con il docente e la classe. Ogni studente riceverà una domanda di ricerca, i dati e gli articoli di riferimento selezionati dal docente; dovrà, quindi, preparare un rapporto di ricerca empirica sul tema assegnato.
Gli studenti non frequentanti avranno un esame scritto su temi teorici e applicati, con domande aperte volte a valutare la loro capacità di comprensione della specificazione del modello, dei metodi di stima utilizzati e dei risultati stimati.
In base alla situazione pandemica, gli esami potrebbero essere in presenza o online, ma questo non cambierà i metodi di valutazione. Gli studenti devono iscriversi ad Almaesami in modo da ricevere il link alla classe virtuale in Zoom, e devono accedere a EOL (Exams Online) utilizzando le proprie credenziali istituzionali.
Le votazioni consegibili sono:
<18 insufficiente
18-23 sufficiente
24-27 buono
28-30 ottimo
30 e lode eccellente
Strumenti a supporto della didattica
Le lezioni di introduzione agli aspetti teorici sono associate a sessioni di analisi empirica svolte al computer (gli studenti possono portare il proprio laptop). Durante le sessioni applicate, gli studenti riceveranno i dati, i programmi ed i suggerimenti necessari per svolgere le proprie analisi. Tutto il materiale distribuito durante le lezioni (articoli, note, programmi e dati) saranno resi disponibili sulla piattaforma Virtuale.
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Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Maria Elena Bontempi
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.