ECONOMETRICS

La progressiva diffusione delle metodologie oggetto del corso nelle discipline aziendali ne richiede l'insegnamento ad un livello sufficientemente avanzato nell'ambito di un programma di studi di dottorato.

Il corso fornirà agli studenti gli strumenti di base per affrontare le cosiddette domande causali. Gli studenti acquisiranno familiarità con le tecniche di valutazione dei programmi più utilizzate e più in generale saranno in grado di affrontare le questioni di identificazione e stima che emergono nel contesto quasi-sperimentale e non-sperimentale.

Matematica, probabilità, statistica.

1. Il disegno sperimentale ideale e il problema di selezione, [AP] pp. 11-24.
2. L'anatomia della regressione lineare, [AP] pp. 27-48.
3. Descrivere le relazione casuali con il modello di regressione, [AP] pp. 51-68.
4. La regressione incontra il matching, [AP] pp. 69-77.
5. Il fondamentale ruolo del propensity score negli studi osservazionali, [AP]
pp. 80-91.
6. variabili strumentali e causalità, [AP] pp. 113-121.
7 . Minimi quadrati a due stadi, [AP] pp. 121-127, [AP] pp. 138-147, [AP] pp.
190-192, [AP] pp. 205-216.
8. Stimatore di Wald, [AP] pp. 127-133.
9. Variabili strumentali con variabili di risposta eterogenee, [AP] pp.
150-172.
10. Effetti fissi, [AP] pp. 221-227 and [SS].
11. Diff-in-diff e event studies, [AP] pp. 227-243.
12. RD design, [AP] pp. 251-267.

[AP] Angrist J.D. and S. Pischke, Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion, 2009, Princeton University Press.
de Chaisemartin, C., & D'Haultfœuille, X. (2020). Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects. American Economic Review, 110, 2964–2996.
Schmidheiny, K. and S.Siegloch, On event studies and distributed-lags in two-way fixed effects models: Identification, equivalence, and generalization, Journal of Applied Econometrics, in press.
Wooldridge, J.M. , Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2002, The MIT press.

Esame scritto

scritto

Il Decreto 3 novembre 1999 n.509 del Ministero dell’Università e della Ricerca Scientifica e Tecnologica stabilisce all’articolo 5, comma 4 che: “i crediti corrispondenti a ciascuna attività formativa sono acquisiti dallo studente con il superamento dell'esame o di altra forma di verifica del profitto, fermo restando che la valutazione del profitto è effettuata con le modalità di cui all'articolo 11, comma 7, lettera d).” Inoltre, l’articolo 11, comma 7, lettera d) stabilisce che: “I regolamenti didattici di ateneo, nel rispetto degli statuti, disciplinano altresì gli aspetti di organizzazione dell'attività didattica comuni ai corsi di studio, con particolare riferimento alle modalità con cui si perviene alla valutazione del profitto individuale dello studente, che deve comunque essere espressa mediante una votazione in trentesimi per gli esami e in centodecimi per la prova finale, con eventuale lode;”. Ne consegue anzitutto che i regolamenti didattici di ateneo non possono adottare una gradazione dei voti diversa da quella stabilita per legge né per altro stabilire corrispondenze tra valutazioni di profitto espresse in trentesimo e giudizi che sarebbero del tutto arbitrarie, fermo restando che i crediti corrispondenti a ciascuna attività formativa possano essere acquisiti dalla studentessa o dallo studente se la valutazione è almeno pari a 18 su 30. Le valutazioni del profitto individuale dello studente inferiori a 18 sono perciò insufficienti a garantire l’acquisizione dei crediti formativi corrispondenti all’attività formativa. Inoltre, sempre in conformità le previsioni normative in materia, la valutazione massima conseguibile è 30/30 e Lode. Tutto ciò premesso, risulta di tutta evidenza che a un più elevato profitto corrisponde una valutazione più elevata e che la valutazione sarà assegnata in modo da massimizzare la precisione con cui si accerta il profitto della studentessa e dello studente, attraverso i punteggi assegnati agli esercizi di cui consta la prova d’esame.

Lezioni frontali