INTRODUCTION TO ECONOMETRICS

Anno accademico
2022/2023 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
INTRODUCTION TO ECONOMETRICS
Codice insegnamento
ET2013 (AF:332645 AR:179154)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
SECS-P/05
Periodo
1° Periodo
Anno corso
3
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso si prefigge l'obiettivo di fornire allo studente gli strumenti per capire cos'è una domanda di ricerca in economia, come si identifica una relazione causale, e gli strumenti di base per poterla stimare
1. Conoscenza e comprensione
- Saper descrivere ed individuare una relazione causale fra variabili
- Saper descrivere il meccanismo necessario per identificare tale regressione
- Conoscere le proprietà e gli ambiti di applicazione di una Regressione lineare
- Conoscere gli elementi base dell'analisi delle serie temporali

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- Dato un problema economico, saper rappresentare il modello econometrico equivalente e saper valutare se esiste una relazione causale identificabile
- Saper implementare in Stata ed in Python una regressione lineare
- Saper implementare in Stata ed in Python un'analisi di un problema di serie storiche

3. Capacità di giudizio
- Saper individuare lo strumento di analisi econometrica più appropriato per affrontare una domanda di ricerca specifica scegliendo tra quelli proposti in classe

4. Abilità comunicative
- Saper descrivere ed interpretare i risultati di un'analisi econometrica e le implicazioni economiche della stessa
- Sapere interagire con il docente, con gli altri studenti e con il tutor in modo critico e rispettoso.

5. Capacità di apprendimento
- Saper consultare criticamente i testi di riferimento e la bibliografia in essi contenuta.
- Saper modificare e ampliare gli esempi di codice Stata e Python forniti durante il corso
Avere raggiunto gli obiettivi formativi di Matematica 1 e 2, Statistica 1 e 2 , Introduction to coding, Economia politica 1 e 2 e Politica economica.
domande di ricerca
Identificazione
Relazioni Causali
Effetti di trattamento
Regressione lineare
Event Studies
Stimatore Diff-in-Diff
NHK: Nick Huntington-Klein, "The Effect An Introduction to Research Design and Causality", 2021 Chapman and Hall/CRC

Il testo è disponibile gratuitamente online a questo sito: https://theeffectbook.net/
Prova al computer al termine del corso. La prova includerà la scrittura di un pezzo di codice in Stata e Python. Durante il corso verranno proposte esercitazioni da svolgere a casa e consegnare. Tali esercitazioni concorreranno al voto finale del corso
Lezione (70% frontale, 30% su Stata), esercitazioni (90% in Python, 10% in Stata). Il corso che gli studenti preparino alcuni materiale a casa che veranno poi utilizzati per espander ed approfondire i singoli temi (flipped classes)
Inglese
scritto

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 28/09/2022