Codice insegnamento

4S01951

Docente

Diego Lubian

Coordinatore

Diego Lubian

Crediti

9

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-P/05 - ECONOMETRIA

Periodo

Primo semestre (lauree) dal 19-set-2022 al 13-gen-2023.

Orario Lezioni Moodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

L’insegnamento si propone di fornire gli strumenti econometrici di base per condurre, a partire dai dati disponibili, un'analisi quantitativa delle relazioni tra variabili economiche e per interpretare ed utilizzare in modo corretto i risultati ottenuti. Infatti, molte decisioni economiche richiedono risposte quantitative a domande quantitative e decisioni basate su evidenze empiriche saranno maggiormente costruttive ed efficaci. L’insegnamento utilizza un linguaggio scientifico basato su un ragionamento deduttivo. Gli aspetti tecnici dell'econometria saranno tuttavia introdotti solo se necessario, mentre particolare attenzione sarà posta allo sviluppo di una comprensione intuitiva del materiale, così da permettere un utilizzo efficace e creativo delle competenze acquisite. Al termine delle lezioni ci si attende che lo studente (a) abbia sviluppato capacità critiche nei confronti di applicazioni empiriche condotte da altri e (b) sia in grado di predisporre e condurre analisi empiriche autonome in ambito economico e finanziario.

Prerequisiti e nozioni di base

Sono richieste conoscenze di base di calcolo infinitesimale. Il materiale trattato nel corso poggia su conoscenze di base di statistica e di teoria della probabilità.

Programma

1. INTRODUZIONE E RICHIAMI (Stock-Watson, cap.2-3)
1.1. Cos'è l'econometria?
1.2. Richiami di probabilità
1.3. Richiami di statistica
2. ANALISI DI REGRESSIONE (Stock-Watson, cap.4-9)
2.1. Regressione lineare con un singolo regressore e verifica di ipotesi
2.2. Regressione lineare con regressori multipli e verifica di ipotesi
2.3. Diagnostica del modello di regressione: specificazione, eteroschedasticità, autocorrelazione
3. ESTENSIONI (Stock-Watson, cap. 10-12)
3.1. Regressione con variabili strumentali
3.2. Regressione con variabile dipendente binaria
3.2 Regressione con dati panel

Bibliografia

Modalità didattiche

Il corso si compone di 72 ore di lezioni frontali. Durante il semestre saranno proposti degli esercizi da svolgere a casa per favorire lo studio assiduo e sistematico della materia man mano che si affrontano i vari temi. È inoltre prevista un’attività di tutorato finalizzata all’acquisizione di competenze nell’utilizzo del software econometrico Gretl e all'assistenza nella soluzione degli esercizi.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame è composto da una prova scritta ed un homework individuale. Per superare l’esame, è necessario aver riportato un punteggio non inferiore a 18/30 nella prova scritta.
La prova scritta è svolta in aula, dura due ore e copre l’intero programma del corso. Durante la prova è possibile usare la calcolatrice, ma non appunti né altro materiale didattico.
La prova scritta è articolata in quattro/cinque esercizi, articolati in punti, ispirati agli esercizi contenuti nel libro di testo e agli esercizi disponibili on-line sulla piattaforma e-learning. La valutazione tiene conto della capacità di motivare adeguatamente le risposte date.
Nella settimana 7-11 novembre è prevista una prova scritta intermedia di accertamento sugli argomenti già affrontati nel corso con l'intento di indurre lo studente allo studio sistematico degli argomenti del programma sin dalle prime lezioni e consentire allo stesso di suddividere il programma d'esame in due parti, sottoposte a distinta verifica dell'apprendimento (prova intermedia e prova integrativa finale). La prova intermedia è facoltativa, la partecipazione dello studente alla prova non pregiudica il suo diritto a rifiutare il voto riportato, così da sostenere l'esame intero a fine semestre. Tale prova intermedia ha le stesse caratteristiche delle prove d'esame ed ha per oggetto gli argomenti del programma dell'insegnamento che saranno specificati in apposito avviso sulla pagina e-learning dell'insegnamento con congruo anticipo rispetto alla data della prova. Gli argomenti su cui verte la prova intermedia sono esclusi dalla prova scritta di completamento a fine
semestre.
Appelli utili per completare l'esame: l'esito della prova ha valore sul superamento finale dell'esame esclusivamente nell'appello della sessione d'esami immediatamente successiva alla fine del corso. Il primo parziale si ritiene superato con un punteggio di 16/30.
Il voto della prova scritta è dato dalla media semplice dei voti delle due prove parziali.
L’homework viene svolto individualmente fuori dell’aula, e può essere di due tipi (Homework 1 e Homework 1). E' possibile scegliere a quale homework aderire, ma si deve aderire ad uno dei due. Trascorso il termine per la consegna dell’Homework 2, sarà possibile svolgere solo l’Homework 1. Il voto dell’homework rimane valido per tutto l’anno accademico.
Homework 1
L’homework mira a sviluppare le capacità critiche nei confronti di applicazioni empiriche condotte da altri. Ogni studente è libero di scegliere un articolo tratto da www.lavoce.info, www.voxeu.org/, www.ilsole24ore.com o altro sito, purchè tratti un tema di natura economica e faccia uso di dati.
L’homework consiste in un elaborato di max. 2000 parole, da caricare su Moodle entro la data in cui si intende sostenere la prova scritta. L’elaborato sarà sottoposto ad analisi antiplagio utilizzando il software Compilatio; si suggerisce un’analisi preventiva da parte dello studente.
L’elaborato dovrà essere suddiviso in sezioni così da contenere a) il riferimento all’articolo scelto (titolo, autori, link), b) un riassunto dell’articolo, che ne descriva motivazione, obiettivo, metodologia e risultati ottenuti e c) un commento critico sulla metodologia, con proposte di analisi alternative e possibili sviluppi futuri della ricerca. L’elaborato dovrà inoltre riportare il conteggio delle parole.
Homework 2
L’homework mira a sviluppare le proprie capacità analitiche mediante l’elaborazione personale di dati in Gretl. Lo studente interessato all’homework deve scrivere all’indirizzo diego.lubian[at]univr.it indicando nome, cognome e numero di matricola. In risposta riceverà un numero, che corrisponde al dataset che dovrà analizzare.
Il testo dell’homework sarà reso disponibile a fine corso; la soluzione dovrà essere caricata su Moodle entro la scadenza indicata.

Criteri di valutazione

Per conseguire il massimo dei voti gli studenti dovranno dar prova di rigore metodologico, di aver compreso i vari problemi posti dalle regressioni e di saper applicare le tecniche necessarie per risolverli.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale è dato dalla media dei voti nella prova scritta e nell’homework, pesati per il 75% ed il 25% del totale.

Lingua dell'esame

Italiano