Il corso intende fornire agli studenti gli strumenti base per capire ed implementare analisi empirica in economia. Il corso si incentrera’ sul modello lineare (con qualche estensione a modelli non lineari). Gli studenti apprenderanno la teoria e l’implementazione pratica della stima di un modello lineare tramite il metodo dei minimi quadrati e impareranno a valutare l’appropriatezza di differenti specificazioni del modello per rispondere a domande di natura empirica in economia.

Conoscenza e apprendimento: Il corso fornira’ gli strumenti teorici per comprendere il funzionamento dello stimatore dei minimi quadrati, il piu’ diffuso nella ricerca empirica in economia. Gli studenti saranno in grado di capire le assunzioni che ne determinano la validita’ e di riconoscere potenziali minacce alla sua applicazione. Applicazione di conoscenza e comprensione: Lo studente sara’ in grado di formulare, stimare ed interpretare semplici modelli econometrici per rispondere a domande di rilievo in economia e finanza. Saranno inoltre in grado di illustrare e difendere le assunzioni alla base dei modelli che sviluppano e saranno consci delle loro potenziali debolezze. Capacita’ di discernimento: Gli studenti saranno in grado di leggere e comprendere studi di policy e lavori accademici, di interpretare I loro risultati ed indicare possibili falle nell’analisi. Il corso includera’ numerosi esempi di ricerca accademica che impiega le metodologie presentate nel corso per aiutare gli studenti a cogliere sia il loro potenziale che le loro limitazioni. Capacita’ di comunicazione: Gli strumenti acquisiti nel corso renderanno gli studenti capaci di produrre analisi empirica che risponda a questioni di rilievo per politiche pubbliche o decisioni di politica aziendale. Questo permettera’ loro, tra le altre cose, di intraprendere progetti di carattere empirico per la loro tesi di laurea triennale.

Lo scopo di Applied Statistics and Econometrics e’ fornire un’introduzione alla pratica dell’econometria. Sebbene il corso affronti sia gli aspetti teorici che quelli pratici, l’enfasi e’ posta sullo sviluppo di intuizione dei concetti base che verranno illustrati avvalendosi di applicazioni concrete. Il corso e’ incentrato sul modello di regressione lineare, sia univariato che multivariato. Mostreremo come utilizzare lo stimatore dei minimi quadrati per stimare parametri di interesse e come usarli per condurre inferenza statistica. Estenderemo l’analisi anche a specifiche classi di modelli nonlineari. Esploreremo possibili problemi che inficiano la validita’ dello stimatore dei minimi quadrati e introdurremo il metodo delle variabili strumentali come una possibile soluzione. Infine, studieremo tecniche che si basano sulla disponibilita’ di dati longitudinali.

Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to econometrics (Fourth, global ed.). Pearson. Link

Lezioni frontali ed online ed esercitazioni. Le esercitazioni sono pensate per proporre una nuova esposizione di materiale gia’ trattato a lezione in un’ottica piu’ applicata. Verrano proposti e risolti esercizi e temi d’esame passati cosi’ che gli studenti possano apprendere ad applicare la loro conoscenza teorica a problemi pratici di inferenza e stima. Utilizzeremo un software statistico (Stata) per introdurre gli studenti ad uno strumento che permette di eseguire stime econometriche e per sviluppare la loro abilita’ di leggere e interpretare tabulati che risultano da tale analisis. Durante le lezioni, quiz, sondaggi e domande aperte verranno costantemente rivolti alla classe per rendere la lezione piu’ interattiva ed agevolare la partecipazione.

Gli studenti saranno valutati sulla base di il loro punteggio individuale in un esame finale scritto che riguarda I temi trattati nell’intero corso. L’esame ci permette di stabilire il livello di conoscenze acquisite e l’autonomia e capacita’ di interpretare ricerca empirica. I punti ottenuti grazie alla consegna dei problem set settimanali che permettono agli studenti di solidificare il loro apprendimento in simultanea all’attivita’ didattica e li incoraggiano ad applicare la loro conoscenza teorica alla risoluzione di semplici esercizi. L’esame finale comprendera’ domande teoriche e domande basate su un’applicazione empirica. In questo ultimo caso, agli studenti verra’ presentato un modello econometrico ed un tabulato che fornisce la stima dei suoi parametri. Verra’ loro chiesto di rispondere a domande basate su questo materiale. Alcune domande saranno in formato di scelta multiple, altre richiederanno risposte aperte brevi come la specificazione di un’ipotesi nulla o l’indicazione di un risultato numerico. L’esame e’ preparato in modo da rivelare l’apprendimento dei concetti base e da testare la capacita’ degli studenti di applicarli. Durante il corso saranno assegnati 9 problem set. Verra’ richiesto agli studenti di risolverli a casa e di inviare la loro soluzione tramite LEARN. Gli studenti che consegneranno da 6 a 8 problem set entro la scadenza indicata, otterran un punto di bonus. Gli studenti che li consegneranno tutti e nove, otterranno due punti di bonus. I punti di bonus verranno sommati al punteggio dell’esame finale (posto che esso sia almeno uguale a 18/30). I punti bonus saranno sommati al punteggio dell’esame solo nel primo appello (Dicembre 2024). Al temrine della prima parte del corso, agli studenti verra’ assegnato una prova di simulazione di esame. Questa prova intermeida non sara’ valutatama aiutera’ gli studenti a familiarizzare con il formato dell’esame e servira’ loro per valutare il loro livello di apprendimento in itinere. Gli studenti che non otterranno un punteggio di almeno 18/30 (al netto dei punti bonus) nell’esame finale, dovranno ripetere l’esame.

Colloquio individuale con il docente.