Generali:

  • Dipartimento: Economia
  • Settore Ministeriale: SECS-P/05
  • Codice di verbalizzazione: 8011150
  • Metodi di insegnamento: Frontale E Altro
  • Metodi di valutazione: Scritto
  • Prerequisiti: Prerequisito essenziale del corso `e la conoscenza dei concetti di base della teoria della probabilit`a e dei principali elementi e risultati della statistica inferenziale.
  • Obiettivi: Il corso (6 crediti) ha lo scopo di introdurre gli studenti alla ricerca empirica in campo economico e intende presentare i piu` comuni metodi di regressione utilizzati. Dopo un breve richiamo di questi elementi fondamentali, il corso introdurr`a gli studenti all��analisi degli effetti causali di una o piu` variabili su un fenomeno di interesse, e al problema della loro identificazione e stima. Il corso si soffermer`a principalmente sul modello di regressione lineare e sui metodi per stimarne i parametri. In tale ambito, verr`a introdotto lo stimatore dei minimi quadrati ordinari (OLS, dall��inglese Ordinary Least Squares) e se ne studieranno le propriet`a campionarie sotto condizioni ideali. Il corso discuter`a poi le conseguenze del venir meno di una o piu` di queste condizioni ideali. Gli studenti impareranno cos`ı a valutare quando le stime OLS del modello di regressione non possono essere considerate valide o accurate. In particolare, saranno introdotti modelli alternativi alla regressione lineare, come i modelli nonlineari nei regressori o nella variabile dipendente, e metodi di stima alternativi agli OLS, quali gli stimatori con variabili strumentali (IV), in particolare lo stimatore dei minimi quadrati a due stadi (2SLS), o metodi per ��grandi dati��. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di riconoscere quali siano le metodologie statistiche piu` adatte per un particolare problema empirico, anche in base alla natura dei dati disponibili, ad interpretare i risultati di stima, e a giudicarne la validit`a interna ed esterna.
  • Ricevimento: Mercoledi' 15-17, o su appuntamento

Didattica:

  • A.A.: 2021/2022
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 6
  • Obbligo di Frequenza: No

Classe virtuale:

  • Nome classe: PERACCHI-8011150-INTRODUZIONE_ALL'ECONOMETRIA_1
  • Link Microsoft Teams: Link
  • Docente: PERACCHI FRANCO