32626 - ECONOMETRICS

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course the student has adequate knowledge of the basic instrument used by economists for their empirical investigations (the linear regression model for the analysis of cross-sectional data) and is able to understand under what conditions the estimated relationship has a causal interpretation. Drawing on critical discussion about some micro-economic applications from recent research, the student receives specific data to practice at the computer and learn the basic skills to perform empirical work using the software GRETL. At the end of the course he/she is capable to understand scientific articles using the linear regression model and is also able to perform its own analysis with this instrument.

Contenuti

Il corso è articolato secondo i punti elencati di seguito:

  • Che cos'è l'econometria? La domanda di ricerca ed i diversi tipi di dati
  • Il modello di regressione lineare e lo stimatore OLS: le assunzioni alla base del metodo
  • Validare ed interpretare gli OLS: test di specificazione e risultati di stima nelle regressioni semplici e multiple
  • Cosa fare nel caso non valgano le assunzioni alla base degli OLS. Il metodo dei minimi quadrati generalizzati e l'approccio con variabili strumentali
  • Una breve introduzione ai metodi per dati di panel

Testi/Bibliografia

Il materiale (articoli, note, programmi e dati) verrà distribuito durante le lezioni e reso disponibile sulla piattaforma Virtuale.

Il testo di riferimento è:
Wooldridge J.M. 2020 Introductory Econometrics. A Modern Approach, Cengage, 7th Edition.

Metodi didattici

Per fornire una transizione fluida dalla teoria alla pratica nella disciplina dell'econometria, le lezioni teoriche sono associate a sessioni di analisi empirica dei dati e dei modelli. Durante le applicazioni pratiche, gli studenti utilizzeranno il laptop, un software econometrico (Gretl è gratuito, mentre Stata è disponibile utilizzando la licenza CAMPUS e le credenziali universitarie degli studenti). Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di valutare criticamente articoli che presentino analisi empiriche e di modellare e stimare la propria regressione di interesse, con i metodi più appropriati in base al problema che affrontano.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Gli studenti sosterranno un esame scritto relativamente a temi teorici ed applicati visti durante il corso, con domande aperte volte a verificare la loro capacità di comprendere la specificazione dei modelli ed i risultati di stima ottenuti, nonchè di valutare i punti di forza e di debolezza di metodi di stima alternativi. Durante l'esame, gli studenti utilizzeranno il computer ed il software ecometrico.

In base all'evolversi della situazione pandemica, gli esami potrebbero essere sia in presenza che online, ma questo non altera la modalità di verifica. Gli studenti dovranno registrarsi su Almaesami in modo da ricevere il link alla classe virtuale su Zoom. Inoltre, gli studenti avranno accesso ad EOL (Exams Online) utilizzando le proprie credenziali istituzionali.

Le possibili valutazioni sono:
< 18 insufficiente
18-23 sufficiente
24-27 buono
28-30 molto buono
30L (con lode) eccellente

Strumenti a supporto della didattica

Le lezioni teoriche sono associate a sessioni di lavoro applicato, svolte insieme al docente, durante le quali gli studenti riceveranno i suggerimenti necessari per eseguire la propria analisi empirica. I data-set e i file di programmazione per eseguire le analisi applicate saranno forniti durante le lezioni. Il materiale distribuito (articoli, note, programmi e data-set) sarà reso disponibile sulla piattaforma Virtuale.

Software STATA: click here

Sono previste esercitazioni a supporto della didattica svolte dal tutor Denis Malaj: denis.malaj@studio.unibo.it

 

Link ad altre eventuali informazioni

https://sites.google.com/site/mariaelenabontempi/home/teaching/econometrics

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Maria Elena Bontempi

Consulta il sito web di Annalisa Stacchini